图像处理设备和方法，以及程序的制作方法

专利名称：图像处理设备和方法，以及程序的制作方法
技术领域：
本发明涉及图像处理设备与方法、以及程序，尤其涉及其中可以指定图像中重复成分的重复周期出现位置的图像处理设备与方法、以及程序。
背景技术：
一种用于从通过数字静态照相机照相的图像中提取建筑物来形成地图并且输出提取的建筑物作为图像的技术是已知的。
例如，如在专利号3267590中公开的那样，一种用于形成三维地图的技术如下所述。用户执行二维的输入操作以形成测量图，计算建筑物高度，并且照相目标建筑物。基于测量结果，用户创建具有建筑物高度、代表二维地图数据的通用数据库，而且进一步增加选项到该地图数据上，由此生成集成三维城市数据库。
为了形成地图，如果对图像执行二维傅里叶变换，则通过检测峰值可以在某种程度确定图像中的重复分量的重复周期。
日本未经审查的专利申请公开9-167240公开了一种用于基于数字化图像数据的像素差别的组合来提取图像边缘的技术。
为了形成地图，如果图像被分成多个块，通常基于图像尺寸，设置图像在水平方向和垂直方向上被分成的块数，并且基于被划分部分的数量确定块尺寸。
例如，专利号3364939公开了一种用于把图像数据在空间上划分为多个块、每个块具有n×n个像素的技术。

发明内容
如果从通过数字静态照相机拍摄的图像中提取建筑物，许多不必要的信息项，诸如电报线、树、以及阴影之类，都包含在该建筑物中。
在专利号3267590公开的技术中，形成三维地图的过程是费时的，而且此外，数据库中的数据量大，这是非常大的费用。
很难基于图像的特征处理该图像。如果执行二维傅里叶变换，很难指定在图像中出现重复成分的重复周期的位置。
在日本未经审查的专利申请公开9-167240公开的技术中，很难在许多边缘当中提取仅仅表征图像的边缘。
在专利号3364939公开的技术中，图像被划分成多个块而不改变块的尺寸。因此，即使图像包含重复成分，通过考虑到重复成分的特征，也很难把图像划分为多个块。
因此，基于图像特征处理该图像是所期望的。
依据本发明的实施例，用于处理图像的图像处理系统包含以下元件。边缘提取装置，用于从输入图像中提取在基本水平方向和基本垂直方向的至少一个方向中的边缘。模式值计算装置，用于为由边缘提取装置提取的边缘的所有可能边缘对组合，计算在基本水平方向或者基本垂直方向中、在图像上两个边缘之间的间隔的模式值。重复周期计算装置，用于检测具有由模式值计算装置计算的间隔的模式值的一组边缘对的连接部分，夹在具有彼此连续靠近的模式值的边缘对的两个边缘之间的区域，以及计算具有连接部分的边缘对的两个边缘的间隔的统计代表值，作为提取边缘的重复周期。图像划分装置，用于在边缘重复出现的方向中，用提取边缘的重复周期划分输入图像，以便生成多个第一种块，其中第一种块是从输入图像中划分出来的小区域，并且为相应的第一种块设置多个第一种块中每一个的统计代表色彩。块集成装置，用于在通过由图像划分装置划分输入图像生成的多个第一种块当中，将其色差在预定范围之内的多个相邻第一种块链接成为第二种块，并且为该第二种块的色彩设置该连接了的第一种块的统计代表色彩，以便把多个第一种块集成为第二种块。区域生成装置，用于在基本水平方向或者基本垂直方向上，用通过由块集成装置集成多个第一种块而生成的第二种块的边界划分输入图像，以便生成用于代替色彩的多个区域。区域代替装置，用于在由区域生成装置生成的多个区域当中，用具有预定统计代表色彩的最大比例的区域代替其它区域的色彩。区域提取装置，用于在由区域代替装置代替的区域当中，提取具有预定或者更大尺寸的区域。重复成分提取装置，用于在包含由区域提取装置提取的区域的图像中，提取作为重复出现的相似成分的重复成分。重复成分位置调整装置，用于通过在屏幕上以规则的间隔、平均地定位由重复成分提取装置提取的重复成分，来调整重复成分的位置。区域内插装置，用于把没有重复成分的图像的代表值内插到某些区域中，这些区域形成其中不调整重复成分的位置的图像。特征信息生成装置，用于生成表示位于由区域内插装置内插的图像中的重复成分、以及这些重复成分的位置特征的特征信息。获取装置，用于获取由特征信息生成装置生成的特征信息。再现装置，用于基于由获取装置获取的特征信息来再现图像。
依据本发明另一个实施例，用于处理图像的图像处理设备包含以下元件。重复成分提取装置，从图像中提取作为在该图像中重复出现的相似成分的重复成分。重复成分位置调整装置，通过在屏幕上以规则的间隔、平均地定位由重复成分提取装置提取的重复成分，调整重复成分的位置。区域内插装置，把没有重复成分的图像的代表值内插到某些区域中，这些区域形成其中不调整重复成分的位置的图像。特征信息生成装置，生成特征信息，所述特征信息表示由区域内插装置内插的图像中的重复成分、以及这些重复成分的位置特征。
依据本发明另一个实施例，用于处理图像的图像处理设备的图像处理方法包含步骤从图像中提取作为在该图像中重复出现的相似成分的重复成分；通过在屏幕上以规则的间隔、平均地定位通过提取步骤提取的重复成分，调整重复成分的位置；把没有重复成分的图像的代表值内插到某些区域中，这些区域形成其中不调整重复成分的位置的图像；以及生成特征信息，所述特征信息表示位于由内插步骤内插的图像中的重复成分、以及这些重复成分的位置特征。
依据本发明另一个实施例，用于处理图像的程序允许计算机执行的处理包含步骤从图像中提取作为在该图像中重复出现的相似成分的重复成分；通过在屏幕上以规则的间隔、平均地定位通过提取步骤提取的重复成分，调整重复成分的位置；把没有重复成分的图像的代表值内插到某些区域中，这些区域形成其中不调整重复成分的位置的图像；以及生成特征信息，所述特征信息表示位于由内插步骤内插的图像中的重复成分、以及这些重复成分的位置特征。
依据本发明另一个实施例，用于处理图像的图像处理设备包含以下元件。边缘提取装置，从输入图像中提取在基本水平方向和基本垂直方向中的至少一个方向的边缘。模式值计算装置，为由边缘提取装置提取的边缘的所有可能边缘对组合，计算在基本水平方向或者基本垂直方向中、在图像上两个边缘之间的间隔的模式值。重复周期计算装置，检测具有由模式值计算装置计算的间隔的模式值的一组边缘对的连接部分，夹在具有彼此连续靠近的模式值的边缘对的两个边缘之间的区域，以及计算具有连接部分的边缘对的两个边缘的间隔的统计代表值，作为提取边缘的重复周期。
依据本发明另一个实施例，用于处理图像的图像处理设备的图像处理方法包含步骤从输入图像中提取在基本水平方向和基本垂直方向中的至少一个方向的边缘；为通过提取步骤提取的边缘的所有可能边缘对组合，计算在基本水平方向或者基本垂直方向中、在图像上两个边缘之间的间隔的模式值；以及检测具有通过计算步骤计算的间隔的模式值的一组边缘对的连接部分，夹在具有彼此连续靠近的模式值的边缘对的两个边缘之间的区域，以及用于计算具有连接部分的边缘对的两个边缘的间隔的统计代表值，作为提取边缘的重复周期。
依据本发明另一个实施例，用于处理图像的程序允许计算机执行的处理包含步骤从输入图像中提取在基本水平方向和基本垂直方向中的至少一个方向的边缘；为通过提取步骤提取的边缘的所有可能边缘对组合，计算在基本水平方向或者基本垂直方向中、在图像上两个边缘之间的间隔的模式值；以及检测具有通过计算步骤计算的间隔的模式值的一组边缘对的连接部分，夹在具有彼此连续靠近的模式值的边缘对的两个边缘之间的区域，以及用于计算具有连接部分的边缘对的两个边缘的间隔的统计代表值，作为提取边缘的重复周期。
依据本发明另一个实施例，用于处理输入图像的图像处理设备包含以下元件。图像划分装置，用在边缘重复出现的方向中的边缘的重复周期，划分其中在基本水平方向和基本垂直方向的一个中、以预定间隔重复出现多个边缘的输入图像，以便生成多个第一种块，其中第一种块是从输入图像中划分出来的小区域，并且为相应的第一种块设置多个第一种块的每一个的统计代表色彩。块集成装置，在通过由图像划分装置划分输入图像生成的多个第一种块当中，将其色差在预定范围之内的多个相邻第一种块链接形成第二种块，并且用于为该第二种块的色彩设置该连接了的第一种块的统计代表色彩，以便把多个第一种块集成到第二种块中。
依据本发明另一个实施例，用于处理输入图像的图像处理设备的图像处理方法包含步骤用在边缘重复出现的方向中的边缘的重复周期，划分其中+在基本水平方向和基本垂直方向的一个中、以预定间隔重复出现多个边缘的输入图像，以便生成多个第一种块，其中第一种块是从输入图像中划分出来的小区域，并且用于为相应的第一种块设置多个第一种块的每一个的统计代表色彩。以及在多个由划分步骤生成的第一种块当中，将其色差在预定范围之内的多个相邻第一种块链接形成第二种块，并且用于为该第二种块的色彩设置该连接了的第一种块的统计代表色彩，以便把多个第一种块集成到第二种块中。
依据本发明另一个实施例，允许计算机执行图像处理的程序包含步骤用在边缘重复出现的方向中的边缘的重复周期，划分其中在基本水平方向和基本垂直方向的一个中、以预定间隔重复出现多个边缘的输入图像，以便生成多个第一种块，其中第一种块是从输入图像中划分出来的小区域，并且为相应的第一种块设置多个第一种块的每一个的统计代表色彩。以及在多个由划分步骤生成的第一种块当中，将其色差在预定范围之内的多个相邻第一种块链接形成第二种块，并且用于为该第二种块的色彩设置该连接了的第一种块的统计代表色彩，以便把多个第一种块集成到第二种块中。
依据本发明的实施例，可以实现以下优点。
可以基于图像特征处理该图像。更具体地，可以调整具有相似色彩分布的组的位置，而且可以通过对图像特征进行最好的利用来处理图像。此外，基于有关多个相似组图像的数据，可以指定图像的再现位置，而且可以快速扩展有关这些组图像的数据。另外，图像可以被分成具有期望尺寸的块，并且可以调整相似组图像的位置，而且可以通过对图像特征进行最好的利用，来处理与再现图像。
可以提取图像的重复周期。更具体地，可以基于图像的主要边缘的重复成分提取图像的重复周期。
可以基于图像特征使图像形成块。更具体地，可以使图像形成具有期望尺寸的块。
依据本发明实施例，用于处理图像的图像处理设备(例如，图3所示的重复周期提取设备11)包含以下元件。边缘提取装置(例如，图3所示的边缘提取单元52)，从输入图像中提取在基本上水平方向与基本上垂直方向的至少一个方向的边缘。模式值计算装置(例如，图3所示的边缘出现间隔计算器53)，为由边缘提取装置提取的边缘的所有可能边缘对组合，计算在基本水平方向或者基本垂直方向中、在图像上两个边缘之间的间隔的模式值。重复周期计算装置(例如，图3所示的重复周期计算器54)，检测具有由模式值计算装置计算的间隔的模式值的一组边缘对的连接部分，夹在具有彼此连续靠近的模式值的边缘对的两个边缘之间的区域，以及计算具有连接部分的边缘对的两个边缘的间隔的统计代表值，作为提取边缘的重复周期。
依据本发明的一个实施例，用于处理图像的图像处理设备的图像处理方法包含步骤从输入图像中提取在基本水平方向与基本垂直方向至少一个中的边缘(例如，图7所示的步骤S33或者S34)；为通过提取步骤提取的边缘的所有可能边缘对组合，计算在基本水平方向或者基本垂直方向中、在图像上两个边缘之间的间隔的模式值(例如，图7所示的步骤S36)；以及检测具有通过计算步骤计算的间隔的模式值的一组边缘对的连接部分，夹在具有彼此连续靠近的模式值的边缘对的两个边缘之间的区域，以及用于计算具有连接部分的边缘对的两个边缘的间隔的统计代表值，作为提取边缘的重复周期(例如，图7所示的步骤S37)。
依据本发明的一个实施例，用于处理图像、允许计算机执行处理的程序包含步骤从输入图像中提取在基本水平方向与基本垂直方向至少一个中的边缘(例如，图7所示的步骤S33或者S34)； 为通过提取步骤提取的边缘的所有可能边缘对组合，计算在基本水平方向或者基本垂直方向中、在图像上两个边缘之间的间隔的模式值(图7所示的步骤S36)；以及检测具有通过计算步骤计算的间隔的模式值的一组边缘对的连接部分，夹在具有彼此连续靠近的模式值的边缘对的两个边缘之间的区域，以及用于计算具有连接部分的边缘对的两个边缘的间隔的统计代表值，作为提取边缘的重复周期(图7所示的步骤S37)。


图1为说明依据本发明实施例的图像处理系统的整体配置示例的框图；图2为一个流程图，说明由图1所示图像处理系统执行的图像处理；图3为一个框图，说明图1所示的重复周期提取设备的功能结构示例；图4说明了要被处理图像的示例；图5说明了包含在图4所示图像中的重复区域；图6说明了其中从图5所示的图像中提取主要边缘的图像；
图7为一个流程图，说明在图2的步骤S11中的重复周期提取处理的细节；图8说明在水平方向的提取边缘；图9说明出现在两个边缘之间的间隔；图10说明边缘出现间隔的模式值；图11说明连接部分；图12为一个框图，说明图1所示的块形成设备的功能结构示例；图13为一个流程图，说明在图2的步骤S12中的块形成处理的细节；图14说明重复周期的扩充；图15说明了要被增加的辅助线；图16说明被划分的图像；图17为一个框图，说明图1所示的连续区域提取设备的功能结构示例；图18为一个流程图，说明在图2的步骤S13中的连续区域提取处理的细节；图19说明了由图17所示的图像输入单元接收的块图像示例；图20为一个流程图，说明在图18的步骤S62中，用于通过执行水平扫描在垂直方向上划分图像的处理细节；图21说明在垂直方向上的图像划分位置；图22说明被垂直划分的图像；图23为一个流程图，说明在图18的步骤S64中，用于通过执行水平扫描在垂直方向上代替相似区域的处理细节；图24说明具有相似色彩分布的区域检测；图25说明由代表色彩分布代替的区域；图26A、26B、和26C说明代表色彩；图27A、27B、和27C说明由代表色彩分布代替的区域；图28说明图像输入的示例；图29说明基于图像的色彩分布被分成多个区域的块；图30说明在水平方向和垂直方向上相似块的集成；图31说明了在垂直方向上连续区域的集成；图32说明了水平方向上连续区域的集成；图33为一个框图，说明依据本发明实施例的纹理处理系统的功能结构示例；图34为一个框图，说明纹理生成器的功能结构示例；图35为一个框图，说明图像再现设备功能结构的示例；图36为一个流程图，说明在图2的步骤S14中的纹理生成处理的细节；图37说明了要被提取的图像中的重复成分；图38说明了重定位的重复区域；图39说明图像重复区域的重新定位；图40说明重定位的重复剩余区域；图41说明了剩余区域；图42为一个流程图，说明在图36的步骤s100中的文件生成处理的细节；图43说明了文件结构示例；图44说明了块信息结构的示例；图45为说明纹理存储处理的流程图；图46为一个流程图，说明在图2的步骤S15中的图像再现处理；图47为说明模式值计算处理的流程图；图48说明模式值的计算；图49说明本发明实施例的整体流程；图50为一个框图，说明重复周期提取设备的功能结构示例；图51为说明重复周期提取处理的流程图；图52为一个框图，说明块形成设备的功能结构示例；图53为说明块形成处理的流程图；图54说明了图像的提取和纹理的扩展；图55为说明图像提取处理的流程图；图56为说明纹理扩展处理的流程图；图57为一个框图，说明图像转换器的功能结构示例；图58为一个流程图，说明由图57所示的图像转换器执行的图像转换处理；图59A到59D说明了拉普拉斯(Laplacian)滤波器；图60A到60D说明了确定一阶导数和二阶导数的方法；图61A和61B说明了拉普拉斯滤波器；图62A到66B说明了边缘检测滤波器；
图67说明输入图像的示例；图68说明了通过使用边缘提取滤波器、用于图67所示的输入图像的处理的示例；图69说明了在水平方向的能谱；图70说明了在垂直方向的能谱；图71说明了被划分的、图67所示的输入图像的示例；图72说明了从图67所示的输入图像转换得到的低分辨率图像的示例；图73为说明个人计算机配置示例的框图。
具体实施例方式
下面参考附图对本发明的实施例进行描述。
依据本发明实施例的图像处理系统1包含重复周期提取设备11、块形成设备12、连续区域提取设备13、纹理生成器14、以及图像再现设备15。
重复周期提取设备11基于将在下面参考图4到6进行详细论述的、包含重复成分的图像的图像数据，提取有关图像主要边缘的出现的重复周期，并且输出提取的重复周期作为重复周期数据21。重复周期数据21包含有关水平边缘的重复周期数据和有关垂直边缘的重复周期数据。块形成设备12基于图像的重复成分把图像划分成为具有期望尺寸的块，并且输出被划分的图像作为块图像数据22。块图像数据22至少包含由被分成期望块尺寸的多个块图像形成的图像数据。连续区域提取设备13基于包含块图像的图像数据，把图像划分成为多个区域，并且用代表值来代替相似的区域，而且还提取连续区域以及输出它们作为连续区域数据23。连续区域数据23至少包含有关连续区域的数据。纹理生成器14提取图像的重复成分，并调整重复成分的位置，而且还内插该调整的图像且输出它作为纹理数据24。纹理数据24包含有关该图像特征的数据。图像再现设备15基于纹理数据24再现图像。
图2为一个流程图，说明由图1所示的图像处理系统1执行的图像处理。这个处理在当包含重复成分(即，重复出现、相似的图像部件)的图像的图像数据被输入到重复周期提取设备11中时开始。
在步骤S11中，重复周期提取设备11执行重复周期提取处理。例如，重复周期提取设备11从包含重复成分的图像的图像数据中，提取图像主要边缘的重复成分的周期，并且输出提取的周期作为重复周期数据21。将在下面参考图7对这个处理的细节进行论述。
在步骤S12中，块形成设备12执行块形成处理。例如，块形成设备12基于包含在从重复周期提取设备11输出的重复周期数据21中的图像重复成分，把图像划分成为具有期望尺寸的块，并且输出该被划分的图像作为块图像数据22。将在下面参考图13对这个处理的细节进行论述。
在步骤S13中，连续区域提取设备13执行连续区域提取处理。例如，连续区域提取设备13基于块图像数据22把图像划分成为多个区域，并且用代表值来代替相似的区域，而且还提取连续区域以及输出它们作为连续区域数据23。将在下面参考图18对这个处理的细节进行论述。
在步骤S14中，纹理生成器14执行纹理生成处理。例如，纹理生成器14提取图像的重复成分并且调整重复成分的位置，而且还内插该调整的图像以及输出它作为纹理数据24。将在下面参考图36对这个处理的细节进行论述。
在步骤S15中，图像再现设备15执行图像再现处理。例如，图像再现设备15基于纹理数据24，再现图像的重复成分以重建该图像。将在下面参考图46对这个处理的细节进行论述。然后完成该图像处理。
依据图2的图像处理，从包含重复成分的图像的图像数据中提取有关在图像主要边缘之间间隔的重复周期，并且基于该提取的重复周期，把图像分成具有期望尺寸的块。基于这些图像块，把图像分成多个区域并且提取连续的区域，然后提取并调整图像的重复成分，由此生成纹理数据24。然后，基于这个纹理数据24，再现图像的重复成分以重建该图像。
因此，可以基于图像的特征(图像成分的重复)处理该图像。图像还可以被分成具有期望尺寸的块。另外，可以调整图像相似区域的位置。结果，可以通过对图像特征进行最好的利用来处理该图像，而且可以通过对图像特征进行最好的利用来再现图像。
图1所示的重复周期提取设备11的配置与重复周期提取处理描述如下。
图3为一个框图，说明图1所示的重复周期提取设备11的功能结构。
重复周期提取设备11包含图像输入单元51、边缘提取单元52、边缘出现间隔计算器53、重复周期计算器54、以及输出单元55。
图像输入单元51接收(读取)包含重复成分的图像的图像数据，把该图像转换成为R、G和B数字数据，即三原色数据，并且向边缘提取单元52提供该数字数据。虽然在这个实施例中，图像数据被转换成为R、G、和B数字数据，但是该图像数据可以被转换为彩色坐标系统数据，诸如YCrCb数据。
边缘提取单元52基于R、G、和B数字图像数据，提取在水平方向和垂直方向上的边缘。边缘提取单元52通过例如哈夫(Hough)变换方法提取边缘。边缘提取单元52可以仅仅提取在水平方向和垂直方向的一个方向中的边缘。做为选择，边缘提取单元52可以提取主要在水平方向和主要在垂直方向的边缘。
边缘出现间隔计算器53基于由边缘提取单元52检测的水平边缘和垂直边缘，检测在水平边缘或者垂直边缘之间的出现间隔的模式值。更具体地说，边缘出现间隔计算器53选择两个水平边缘或者两个垂直边缘的所有可能组合，以确定这两个边缘的模式值(两个边缘的出现间隔(距离)的最频繁值)，由此检测水平边缘或者垂直边缘的出现间隔的模式值。
重复周期计算器54检测具有该模式值的两个边缘的所有可能组合，并且从检测到的组合中搜索连接部分(一个连接部分的两条线中的一条和另一个连接部分的两条线中的一条重叠)。然后，重复周期计算器54把连接部分的统计代表长度，诸如模式值、中间值、或者平均值，设置为有关图像主要边缘出现的重复周期。连接部分由一组以具有该模式值的间隔出现的边缘对形成，以便由相应两个边缘夹在中间的区域彼此连续地靠近。连接部分的长度是上述边缘出现的重复周期。也就是说，连接部分的模式值、中间值、或者平均值(即，统计代表值)被用作边缘出现的重复周期。
输出单元55输出由重复周期计算器54检测到的、有关图像主要边缘的出现的重复周期数据。更具体地说，输出单元55输出“具有模式值的连接部分的长度”和“具有模式值的边缘的位置”作为重复周期数据21。在这种情况下，位置包含作为图像x坐标的垂直位置，以及作为图像y坐标的水平位置。
下面参考图4到6对包含重复成分的图像进行论述。
图4说明了建筑物(例如，公寓)的图像71的示例，该图像是正视图，其通过数字静态照相机摄取，而且从中校正了照相机镜头的失真。在这个图像71中，在区域72-1到72-10(图5)中，在水平方向重复墙和阴影，而且在区域73-1到73-4(图5)中，在垂直方向重复窗框。例如，从图4所示的图像71中提取诸如由图5中的区域72-1到72-10与区域73-1到73-4指示的窗框、墙、和阴影之类的主要边缘，以产生图6所示的图像74。在图像74中，在水平方向重复地出现区域72-1到72-10，而且在垂直方向重复地出现区域73-1到73-4。这示出了图4所示的图像71包含重复成分。
如上所述，具有在水平或者垂直方向重复与有规则出现的边缘的图像包含重复成分。换句话说，重复成分是彼此相似并且在图像中重复出现的成分。
参考图7的流程图对在图2的步骤S11中的重复周期提取处理的细节进行描述。这个处理由图3所示的重复周期提取设备11执行。
在步骤S31中，图像输入单元51接收包含重复成分的图像的图像数据输入。更具体地说，接收参考图4到6论述的、包含上述重复成分的图像(例如，图像71)的图像数据输入。
在步骤S32中，图像输入单元51提取形成该图像的每一像素的色彩分量。更具体地说，图像输入单元51把该图像转换成为R、G、和B数字图像数据，即三原色图像数据，以提取这些像素的色彩分量。图像输入单元51向边缘提取单元52提供提取的R、G、和B数字图像数据。
在步骤S33中，边缘提取单元52基于R、G、和B数字图像数据，通过使用例如哈夫(Hough)变换方法提取图像的水平边缘。在哈夫变换方法中，检测直线条。下面参考图8对水平边缘提取的具体示例进行论述。在图8中，显示了由边缘提取单元52提取的水平边缘92-1到92-12。即，边缘92-1到92-12指示墙和阴影在水平方向重复的位置(直线条)。虽然，事实上，显示了具有图5中所示背景的图像，但是为了描述起见，没有显示图像91的背景(同样情况也适用于在其它附图中没有背景的图像)。边缘提取单元52向边缘出现间隔计算器53提供有关由92-1到92-12指示的水平边缘的数据(提取的数据)。
在步骤S34中，边缘提取单元52基于R、G、和B数字图像数据，通过使用例如哈夫变换方法检测图像的垂直边缘。更具体地说，边缘提取单元52以类似于在步骤S33中的水平边缘提取的方式提取垂直边缘。边缘提取单元52向边缘出现间隔计算器53提供有关垂直边缘的提取数据。
在步骤S35中，边缘出现间隔计算器53基于提取的水平和垂直边缘，计算在水平边缘之间和在垂直边缘之间的出现间隔。更具体地说，边缘出现间隔计算器53计算在水平和垂直边缘当中、在所有两个边缘组合之间的出现间隔(距离)。换句话说，边缘出现间隔计算器53计算在图8所示的边缘92-1到92-12当中、所有两个边缘组合的出现间隔。例如，边缘出现间隔计算器53计算在边缘92-1与边缘92-2到92-22中的一个之间的出现间隔。下面参考图9对边缘计算的具体示例进行论述。
在图9中，101-1指示在边缘92-1和92-2之间的出现间隔(距离)。类似地，在边缘92-1与92-3、边缘92-1与92-4、边缘92-1与92-5、边缘92-1与92-6、边缘92-1与92-11、以及边缘92-1与92-12之间的出现间隔分别由101-2、101-3、101-4、101-5、101-10、以及101-11指示。没有显示间隔101-6到101-9。不仅检测了在边缘92-1与各个边缘92-2到92-12之间的出现间隔101-1到101-11，还检测了两个边缘的其它组合的出现间隔。换句话说，边缘出现间隔计算器53检测在12个边缘92-1到92-12当中两个边缘的所有组合，并且计算相应的出现间隔。
例如，如图9所示，分别计算了在边缘92-9与92-10、边缘92-9与92-11、以及边缘92-9与92-12之间的出现间隔102-1、102-2、以及102-3。此外，对于边缘92-10，分别计算了在边缘92-10与92-11以及边缘92-10与92-12之间的出现间隔103-1与103-2。对于边缘92-11，计算了在边缘92-11与92-12之间的出现间隔104-1。虽然图9中仅仅显示了在水平方向的出现间隔，但是边缘出现间隔计算器53还以类似于在水平方向出现间隔的方式，计算在垂直方向的边缘出现间隔。
在步骤S36中，边缘出现间隔计算器53计算最频繁出现的间隔。更具体地说，边缘出现间隔计算器53确定在步骤S35中计算的边缘出现间隔的模式值。例如，边缘出现间隔计算器53为提取的多个边缘的所有可能组合确定在两个边缘之间的间隔，并且形成用于确定的间隔长度的直方图。边缘出现间隔计算器53然后确定具有最频繁出现间隔的边缘对，然后设置该间隔的长度作为模式值。在图9所示的示例中，出现间隔的模式值对应于图10所示的间隔121到127。边缘出现间隔计算器53向重复周期计算器54提供关于具有该模式值的出现间隔的信息。如果把特定值设置为模式值，则有可能不能获得具有该模式值的边缘对的足够多数量，这可能会导致直方图在实际使用中的问题。因此，把该直方图中所有包含在预定范围内的值(间隔长度)设置为模式值，而且把所有满足该预定范围的边缘对设置为具有模式值的边缘对。下面参考图47和48对用于计算模式值的方法的示例进行论述。
在步骤S37中，重复周期计算器54计算连接部分的长度(统计代表值)作为重复周期。更具体地说，重复周期计算器54检测具有模式值的两个边缘的所有可能组合，并且从检测到的组合中搜索连接部分。然后，重复周期计算器54设置连接部分的平均值(或者中间或者模式值)为边缘出现的重复周期。连接部分由一组以具有模式值的间隔出现的边缘对形成，使得使由相应两个边缘夹在中间的区域彼此连续地靠近。连接部分的长度是上述边缘出现的重复周期。例如，如果图10所示间隔121到127为具有模式值的两个边缘的所有组合，则如图11所示，重复周期计算器54从检测到的边缘组合当中计算间隔141-1到141-4和间隔142-1到142-3，作为连接部分。间隔141-1到141-4分别对应于图10所示的间隔121、123、125、和127，而图11所示的间隔142-1到142-3分别对应于图10所示的间隔122、124、和126。重复周期计算器54向输出单元55提供连接部分的计算长度作为重复周期。在图11所示示例中，向输出单元55提供间隔141-1到141-4的平均值(中间或者模式值)或者间隔142-1到142-3的平均值(中间或者模式值)，作为连接部分的长度，即作为重复周期。也就是说，间隔141-1到141-4或者间隔142-1到142-3的长度平均值、中间值、或者模式值被用作连接部分的长度。
在步骤S38中，输出单元55输出重复周期数据21。更具体地说，输出单元55输出由重复周期计算器54计算的重复周期作为重复周期数据21。然后该处理完成并且返回到图2中的步骤S11。在这种情况下，重复周期数据21至少包含有关水平边缘的重复周期数据和有关垂直边缘的重复周期数据。
依据图7所示的处理，重复周期提取设备11从包含重复成分的图像数据中提取包含在图像中的边缘，并且从提取的边缘中计算(具有模式值的))最频繁出现的边缘间隔以检测连接部分，而且还设置连接部分的平均(或者中间或者模式)值为边缘出现的重复周期。因此，可以基于图像主要边缘(最频繁出现的边缘)的重复来确定边缘出现的重复周期。还可以提取重复周期的位置，并且还可以发现图像的重复成分。
如果通过使用离散余弦变换(DCT)方法处理输入到图象输入单元51中、包含重复成分的图像，则可以检测频率分量。依据图7所示的处理，不仅可以检测重复成分的重复周期，还可以检测重复周期的位置。
依据参考图3到7论述的重复周期提取设备11，边缘提取单元52从输入图像中提取水平边缘和垂直边缘中的至少一个。然后，边缘出现间隔计算器53检测在同一方向中边缘对的所有可能组合，并且计算最频繁出现的边缘-间隔为模式值。重复周期计算器54然后检测以具有模式值的间隔出现的一组边缘对的连接部分，以便使夹在相应两个边缘之间的区域彼此连续地靠近，以及还把这组边缘对的边缘间隔的统计代表值(平均值、中间值，或者模式值)设置为边缘出现的重复周期。利用这个配置，可以提取包含在图像中的重复成分。还可以提取重复周期的位置。
图1所示的块形成设备12的配置和块形成处理描述如下。
图12为说明图1所示的块形成设备12的功能结构的框图。
块形成设备12包含图像输入单元181、重复周期延伸单元182、图像划分单元183、相似色彩集成器184、以及输出单元185。
图像输入单元181从重复周期提取设备11接收图像数据，并且把它提供给重复周期延伸单元182。在图1所示的示例中，因为输入了从重复周期提取设备11输出的重复周期数据21，图像输入单元181向重复周期延伸单元182提供包含在重复周期数据21中、每个水平边缘和垂直边缘的重复成分的周期。
重复周期延伸单元182基于水平边缘的重复成分的周期，水平地延伸重复成分的长度，直到该图像两个最外层边缘为止，并且还基于垂直边缘的重复成分的周期，垂直地延伸重复成分的长度，直到该图像两个最外面的边缘为止。也就是说，重复周期延伸单元182基于水平和垂直边缘的重复成分的周期(长度)，在水平方向和垂直方向把重复成分的长度延伸到该图像两个最外面的边缘。因此，增加了具有和重复成分的周期的相同长度的辅助线。
图像划分单元183通过使用包含在重复周期数据21中(即，由重复周期提取设备11提取)的图像边缘以及由重复周期延伸单元182增加的辅助线，把图像划分为多个块。图像划分单元183设置每个块的代表色彩并且用该代表色彩填充整个块。
如果在划分的块当中有相邻的块具有相似的色彩，则相似色彩集成器184集成这样的块，并且用代表色彩代替这些块的相似色彩。也就是说，相似色彩集成器184集成相似的色彩。更具体地说，相似色彩集成器184扫描所有划分的块，以比较相邻块的色彩，而且如果相邻块的色彩是相似的，则相似色彩集成器184集成这些相邻块，并且用代表色彩代替这些相邻块的色彩。
输出单元185输出由相似色彩集成器184集成的图像块。
现在参考图13中的流程图对在图2的步骤S12中的块形成处理进行描述。由图12所示的块形成设备12执行这个处理。
在步骤S51中，图像输入单元181接收图像输入，更具体地说，从重复周期提取设备11输出、且通过图2的步骤S11的处理提取的重复周期数据21的输入。图像输入单元181然后向重复周期延伸单元182提供包含在重复周期数据21中的水平边缘重复成分和垂直边缘重复成分。
在步骤S52中，重复周期延伸单元152延伸图像的重复周期。更具体地说，重复周期延伸单元152基于水平边缘重复成分的周期，在水平方向把重复成分的间隔(长度)延伸到该图像的两个最外面边缘，以及还基于垂直边缘重复成分的周期，在垂直方向把重复成分的间隔(长度)延伸到该图像两个最外面的边缘。下面参考图14和15对水平边缘的细节进行讨论。间隔141-1到141-4具有相同的长度，且间隔142-1到142-3具有相同的长度。
例如，如果在步骤S51接收的、基于重复周期数据21的图像是图11所示的图像91，则如图14所示，具有与间隔141-1到141-4的模式值(中间或者平均值)相同长度的间隔201-1到201-3被延伸到图像91的两个最外面的边缘。此外，如图14所示，具有与间隔142-1到142-3的模式值(中间或者平均值)相同长度的间隔202-1到202-4也被延伸到图像91的两个最外面边缘。如图15所示，作为增加间隔201-1到201-3的结果增加的新辅助线由211指示，以及作为增加间隔202-1到202-4的结果增加的新辅助线由212和213指示。即，辅助线211到213是新的附加边缘。换句话说，在其中没有提取原始图像边缘的位置处增加新的边缘(辅助线)。因此，增加了具有与重复成分的周期长度相同的辅助线。上述情况同样适用于垂直边缘。
在步骤S53中，图像划分单元183用辅助线和提取的边缘划分该图像。更具体地说，图像划分单元183通过使用包含在重复周期数据21中的图像边缘和由重复周期扩展单元182增加的辅助线，把图像划分成块。例如，图像划分单元183通过使用图8所示、包含在重复周期数据21中的边缘92-1到92-12以及图15所示的辅助线211到213，把图像划分成块。图像划分单元183设置每个块的代表色彩，并且用这个代表色彩填充整个块。模式色彩、中间色彩、或者平均色彩都可被用作代表色彩。
图16说明了由图像划分单元183划分的图像91。通过使用水平边缘92-1到92-12以及辅助线211到213，以及还通过使用垂直边缘241-1到241-5(通过图2步骤S11的处理提取的垂直边缘)以及辅助线242-1到242-9(通过步骤S52的处理增加的垂直辅助线)，来划分图像91。因此，如图16所示，图像划分单元183通过使用辅助线211到213和242-1到242-9，以及提取的边缘92-1到92-12和241-1到241-5，划分图像91。
在步骤S54中，相似色彩集成器184集成相似色彩的相邻块。更具体地说，相似色彩集成器184在由步骤S53的处理划分的块当中，集成具有相似色彩的相邻块，并且用代表色彩代替这些相邻块的色彩。相似色彩集成器184扫描块图像中的所有块并且比较相邻块的色彩，而且如果相邻块的色彩相似，则相似色彩集成器184集成这些相邻块并且用代表色彩代替这些相邻块的色彩。代表色彩为，例如模式色彩，中间色彩，以及平均色彩。也就是说，代表色彩是统计代表色彩。
在步骤S55中，输出单元185输出块图像数据22。更具体地说，输出单元185在水平方向从顶部开始扫描图像块，并且输出每个块的“块尺寸(列，行)与色彩(R、G、B)”。然后，输出单元185输出相邻块的“开始位置、块尺寸(列、行)以及色彩(R、G、B)”。在完成一行之后，输出单元185开始向下进行扫描。
依据图13中的处理，可以通过考虑图像特征把图像划分成为块。特别地，通过对包含重复成分的图像执行图13所示的处理，可以通过更确切地反映图像特征，把图像划分成为块。另外，图像还可以被划分成具有期望尺寸的块。
更具体地说，如果图像被分成具有固定尺寸的块，则没有反映图像的特征。另一方面，如果图像被分成具有期望尺寸的块，则可以反映图像的特征(图像的重复周期特征)。通过依据特征划分图像，可以通过减少图像数据量来存储图像数据。
输入到图12所示的块形成设备12的图像数据不必包含来自图3所示的重复周期提取设备11的输出数据。例如，即使低分辨率的马赛克图像数据被输入到块形成设备12中，也可以通过考虑到图像的特征把图像划分成块。在下面参考图57到72给出低分辨率马赛克图像数据的细节。
依据参考图13到16讨论的块形成设备12，图像划分单元183通过使用边缘出现的重复周期，把包含在同一方向(水平或者垂直方向)以均匀间隔重复出现的多个边缘的图像，划分为小的区域，即多个第一种块，并且在每个第一种块中设置统计代表色彩。然后，相似色彩集成器184在第一种块当中，把色差在预定范围内的相邻块集成到新的第二种块中。相似色彩集成器184然后用第一种块的统计代表色彩来代替第二种块的色彩。因此，相似色彩集成器184把多个第一种块集成到第二种块中。因此，基于图像的重复成分，图像可以被分成具有期望尺寸的块。
图1所示的连续区域提取设备13的配置以及连续区域提取处理描述如下。
图17为一个框图，说明图1所示的连续区域提取设备13的功能结构。
连续区域提取设备13包含图像输入单元301、区域生成器302、相似区域代替单元303、连续区域提取单元304、连续区域集成器305、以及输出单元306。
图像输入单元301从块形成设备12接收数据，并且把它提供给区域生成器302。在图1所示的示例中，因为从块形成设备12输出的块图像数据22被输入到连续区域提取设备13中，所以图像输入单元301读取块图像数据22并且扩展有关该块图像的信息(即，开始位置、块尺寸(行、列)、以及色彩(R、G、和B))。图像输入单元301然后向区域生成器302提供扩展的块图像信息。
区域生成器302扫描该图像块，并且在水平方向和垂直方向把该图像划分为多个区域。换句话说，区域生成器302生成在该图像中的多个区域。更具体地说，区域生成器302在水平方向和垂直方向检测块图像的边界，并且用检测到的边界划分图像。例如，区域生成器302从右或左边缘开始水平地扫描块图像，以检测单个块的垂直开始位置(垂直边界)，并且通过使用检测到的开始位置的x坐标作为划分位置、在垂直方向上划分图像，这将在下面参考图20进行详细地论述。区域生成器302还从顶部或者底部垂直地扫描块图像，以检测这些单个块的水平开始位置(水平边界)，并且通过使用检测到的开始位置的y坐标作为划分位置，在水平方向划分图像。如果没有在划分位置划分块，则区域生成器302在新的水平或者垂直划分位置划分图像。区域生成器302向相似区域代替单元303提供有关生成的区域的信息。
相似区域代替单元303基于从区域生成器302提供的信息，比较所有区域的色彩分布，并且用代表色彩分布代替具有相似色彩分布的区域。色彩分布的比较可以通过例如动态编程匹配(DP匹配)来进行，其中动态编程匹配是一种用于用最少的计算比较不同元素的算法。相似区域代替单元303在一个阵列中存储色彩信息以及区域的长度信息，并且检查该阵列的相似性。比较色彩分布时，相似区域代替单元303用代表色彩分布(区域)代替具有相似色彩分布图案的区域(它们的色彩分布差别小于预定阈值)，这将在下面参考图25进行详细描述。然后，相似区域代替单元303在水平和垂直方向扫描所有的块，并且集成具有相似色彩的相邻小块(以下把由块图像的边界以及当把图像划分成多个区域时使用的边界所划分的块，称为“小块”)。相似区域代替单元303向连续区域提取单元304提供有关产生的图像的信息(即，有关通过用代表性区域代替相似区域，以及通过集成具有相似色彩的相邻小块，而获得的图像的信息)。
连续区域提取单元304基于从相似区域代替单元303接收的图像信息，提取具有相同色彩的相邻区域作为连续区域。更具体地说，连续区域提取单元304从图像中提取在水平或者垂直方向具有某一或者更大长度(或者宽度)的区域。
连续区域集成器305集成由连续区域提取单元304提取的连续区域，并且向输出单元306提供产生的图像。
输出单元306输出有关具有集成的连续区域的块图像数据(包含连续区域数据23的数据)。输出单元306还输出有关由连续区域提取单元304提取的连续区域的信息，作为连续区域数据23。也就是说，至少从连续区域提取设备13中输出连续区域数据23。
现在参考图18中的流程图，对在图2步骤S13中的连续区域提取处理的细节进行描述。这个处理由图17所示的连续区域提取设备13执行。
在步骤S61中，图像输入单元301接收图像输入。更具体地说，图像输入单元301从块形成设备12接收块图像数据22的输入，并且扩展该块图像信息(即，开始位置、块尺寸(行、列)、以及色彩(R、G、B))。图像输入单元301向区域生成器302提供扩展的块图像信息。图像输入单元301接收例如图19所示的图像331的数据，作为块图像数据22，并且扩展该块图像信息。图像331已经通过块形成设备12的处理被分成多个块。
在步骤S62中，区域生成器302通过执行水平扫描垂直地把图像331划分成多个区域。下面参考图20的流程图给出这个处理的细节。
在步骤S71中，通过在水平方向从右或左边缘扫描图19所示的图像331，如图21所示，区域生成器302检测垂直块开始位置的x坐标(块图像的边界)341-1到341-10。
在步骤S72中，区域生成器302通过使用在步骤S71检测的块开始位置的x坐标作为划分位置，在垂直方向划分该图像。在图21所示的示例中，区域生成器302通过使用x坐标341-1到341-10作为划分位置，在垂直方向划分该图像。然后，如图22所示，图像在垂直方向被划分为区域351-1到351-11。区域351-1包含从图像331的左边缘到划分位置341-1的区域。区域351-2包含从划分位置341-1到划分位置342-2的区域。类似地，区域351-11包含从划分位置341-10到图像331右边缘的区域。如果没有在划分位置划分块，则区域生成器302在新垂直划分位置划分该图像。由图22所示的区域351-1到351-11的边界(划分位置)341-1到341-10以及块图像331中的块划分的块是小块。
在步骤S73中，区域生成器302向相似区域代替单元303提供有关划分的图像的信息，而且处理返回到图18中的步骤S62。
通过在步骤S62中的处理，图像在期望的划分位置被垂直地划分成小块。也就是说，在步骤S62中，在水平方向扫描图像331，然后，在图像331中划分的单个块开始位置(边界)的x坐标处，垂直地划分图像331。
在图18的步骤S63中，区域生成器302通过执行垂直扫描，进一步在水平方向把被分成如图19所示的多个块的图像331划分成多个区域。这个处理的细节类似于图20所示的处理中的那些。然而在这种情况下，在步骤S71中，在垂直方向扫描该图像，且在步骤S72中，通过使用块开始位置的y坐标作为划分位置，在水平方向划分图像。通过这个处理，如图22中的区域351-1到351-11所示，生成水平块。也就是说，在步骤S63中，在垂直方向扫描图像331，然后通过使用在图像331中划分的单个块的开始位置(边界)的y坐标作为划分位置，在水平方向划分该图像。
在步骤S64中，相似区域代替单元303通过执行水平扫描，在垂直方向代替具有相似色彩分布的区域。下面参考图23中的流程图给出这个处理的细节。
在图23的步骤S81中，相似区域代替单元303通过执行水平扫描比较图22所示、在垂直方向的图像331中区域的色彩分布，以便检测具有相似色彩分布的区域。例如，相似区域代替单元303通过DP匹配在垂直方向搜索具有相似阵列的区域。例如，相似区域代替单元303，如图24所示，在垂直方向检测具有相似色彩分布的区域，作为区域351-1、351-3、351-8、以及351-11。
在步骤S82中，相似区域代替单元303用代表色彩分布代替具有相似色彩分布的区域。更具体地说，相似区域代替单元303确定在步骤S81中检测到的每个相似区域中的代表色彩，并且用包含该代表色彩最高比例的色彩分布代替其它区域的色彩分布。例如，如果在图24中的区域351-8是代表色彩分布，则如图25所示，相似区域代替单元303用区域351-8的色彩分布代替其它区域351-1、351-3、以及351-11的色彩分布。也就是说，用代表区域代替多个相似区域。因此，区域351-1、351-3、以及351-11的色彩分布变成区域351-8的相同色彩分布。
下面参考图26A到27C给出在步骤S82中的处理细节。
图26A、26B、和26C分别说明了垂直区域示例361-1、361-2、和361-3。区域361-1、361-2、和361-3由步骤S81中的DP匹配检测为相似的区域。在图26A到27C中，每个区域361-1、361-2、和361-3的全部单元(全部比例)被定义为20。更具体地说，对于所有区域361-1、361-2、和361-3，单元尺寸是相同的，而且单元的数量表示在该区域中色彩的比例。
在区域361-1中，从顶端开始，五个单元是黄色的、八个单元是橙色的、两个单元是黄色的、以及五个单元是橙色的。在区域361-2中，从顶端开始，五个单元是黄色的、九个单元是橙色的、两个单元是黄色的、以及四个单元是橙色的。在区域361-3中，从顶端开始，三个单元是黄色的、九个单元是橙色的、两个单元是黄色的、以及六个单元是橙色的。
在这种情况下，在区域361-1中，全部黄色单元为7(＝5+2)个(即，7/20)，而且全部橙色单元是13(＝8+5)个(即，13/20)。在区域361-2中，全部黄色单元为7(＝5+2)个(即，7/20)，而且全部橙色单元是13 (＝9+4)个(即，13/20)。在区域361-3中，全部黄色单元为5(＝5+3)个(即，5/20)，而且全部橙色单元是15(＝9+6)个(即，15/20)。
在步骤S82中，相似区域代替单元303确定形成相似区域的每种色彩的比例，并且设置具有最高比例的色彩为代表色彩。在图26A到26C的示例中，相似区域代替单元303设置每一个区域361-1到361-3的代表色彩为橙色。
相似区域代替单元303然后在区域361-1到361-3当中检测包含最高比例代表色彩的区域的色彩分布。在图26A到26C所示的示例中，包含最高比例橙色的区域是区域361-3(橙色比例为15)。然后，相似区域代替单元303设置区域361-3的色彩分布为代表色彩分布，并且用该代表色彩分布代替其它区域361-1和361-2的色彩分布。也就是说，通过用区域361-3的色彩分布代替区域361-1和361-2的色彩分布，区域361-1、361-2、以及361-3被分别变成如图27A、27B、以及27C所示的区域361-1′、361-2′、以及361-3′。
在图23的步骤S83中，相似区域代替单元303在水平方向扫描所有块(由多个小块形成的图像)。在步骤S84中，相似区域代替单元303集成具有相似色彩的相邻小块。例如，相似区域代替单元303集成具有相似色彩的相邻小块，作为在步骤S82中用代表色彩分布代替色彩分布的结果。
在步骤S85中，相似区域代替单元303向连续区域提取单元304输出有关该产生的图像的信息，而且处理返回到图18中的步骤S64。
依据图23所示的处理，可以通过执行水平扫描，用代表色彩分布代替垂直相似区域的色彩分布，更具体地说，在水平方向扫描图像331，而且用代表色彩分布代替在垂直方向上色彩分布相似的区域。然后，可以集成具有相似色彩的相邻小块。
在步骤S65中，相似区域代替单元303通过执行垂直扫描，用代表色彩分布代替在水平方向色彩分布相似的区域。这个处理的细节类似于图23所示的处理中的那些。然而在这种情况下，在步骤S81中，比较区域的水平色彩分布，而且在步骤S83中，在垂直方向扫描所有的块(由多个小块形成的图像)。依据这个处理，在水平方向执行参考图26A到27C描述的色彩分布替换。然后，可以代替在水平方向的相似区域，而且可以集成具有相似色彩的相邻小块。在步骤S64中，在垂直方向扫描图像331，而且用代表色彩分布代替在水平方向的相似区域。然后把产生的信息提供给连续区域提取单元304。
在步骤S66中，基于作为步骤S64和S65的结果获得的信息，连续区域提取单元304提取具有相同色彩的某一或者更长长度的区域，作为连续区域。更具体地说，连续区域提取单元304提取在水平方向或者垂直方向具有某一或者更大长度(或者宽度)的区域，作为连续区域。
连续区域提取的具体示例如下所述。
现在假定，指示图28所示的图像370的数据被输入到图1所示的图像处理系统1(重复周期提取设备11)中。作为通过重复周期提取设备11、块形成设备12、和连续区域提取设备13、直到步骤S63为止的处理结果，图像370被划分为如图29所示的图像370。也就是说，在图29所示图像370中，图像已经基于重复周期被划分为块，而且这些块已经基于块的色彩分布、被进一步划分为多个区域。然后通过执行图23所示的处理，通过执行水平扫描、用代表色彩分布代替相似区域，并且集成具有相似色彩的相邻小块(步骤S64)，产生图30所示的区域371-1到371-4。然后，通过执行垂直扫描，用代表色彩分布代替相似区域，并且集成具有相似色彩的相邻小块(步骤S65)，产生图30中的区域372-1到372-3。
连续区域提取单元304然后从连续区域371-1到371-4中，分别提取如图31所示，具有某一或者更长垂直长度的连续区域373-1到373-4。连续区域提取单元304还从连续区域372-1到372-3中提取，如图32所示，具有某一或者更长水平长度的连续区域374-1到374-13。因此，提取了垂直连续区域373-1到373-4以及水平连续区域374-1到374-13。
在图18的步骤S67中，连续区域集成器305集成在步骤S66中提取的连续区域。更具体地说，被提取为连续区域的多个区域被集成为单个连续区域。
在步骤S68中，输出单元306输出至少包含连续区域数据23的、有关集成的连续区域的信息。基于从输出单元306输出的连续区域信息的图像是块图像，诸如图32所示的那个图像，即，该图像具有基于图像特征的集成块。可以省略步骤S67，在该情况下，输出单元306可以输出指示在步骤S62到65中计算的图像的数据，连同指示在步骤S66中提取的连续区域的数据(连续区域数据22)。
依据图18所示的处理，可以从包含重复成分的图像中提取在水平方向和垂直方向的连续区域。还可以从块图像中提取在水平方向和垂直方向的连续区域。
基于图像的特征，可以从具有划分的块的图像(例如，由多个第一种块形成的图像)中提取连续区域，然后，可以集成这些连续区域(例如，由多个第二种块形成的图像)。可以通过减少图像数据量来存储对应于这些连续区域的块。
依据参考图18到32论述的连续区域提取设备13，区域生成器302利用作为集成第一种块(图18中的步骤S62和S63)的结果而生成的第二种块的水平边界或者垂直边界，把从块形成设备12输出的输入图像划分为小的区域。然后，相似区域代替单元303用具有预定统计代表色(例如，模式、中间、或者平均值)的最高比例的区域来代替其它区域(图18中的步骤S64和S65)。连续区域提取单元304然后在这些代替的区域当中，提取具有预定或者更长长度的区域(图18中的步骤S66)。因此，可以从包含重复成分的图像中提取在水平方向和垂直方向的连续区域，而且还可以提取该块图像的连续区域。代替从由相似区域代替单元303代替的区域中提取连续区域，连续区域提取单元304可以简单地提取具有预定或者更长长度的连续区域。基于从连续区域提取设备13输出的连续区域数据23和块图像数据22，可以生成反映这些连续区域的块图像。
纹理生成器14和图像再现设备15的配置以及纹理生成处理和图像再现处理描述如下。
图33为说明纹理处理系统380的配置示例的框图。
除了纹理生成器14和图像再现设备15之外，纹理处理系统380还包含纹理数据存储单元381。
纹理生成器14提取图像的重复成分，而且还调整该重复成分以生成纹理数据24，并且把它提供给纹理数据存储单元381。纹理数据存储单元381存储纹理数据24或者基于纹理数据24的文件。图像再现设备15基于存储在纹理数据存储单元381中的纹理数据24(或者基于纹理数据24的文件)，再现块图像。在以下示例中，使用基于纹理数据24的文件。
如图33所示的纹理生成器14和图像再现设备15的配置如下。
图34是一个框图，说明图33所示的纹理生成器14的功能结构示例。
纹理生成器14包含图像输入单元401、重复成分提取单元402、重复成分调整单元403、剩余区域内插器404、文件生成器405、以及输出单元406。
图像输入单元401读取图像数据，以扩展有关图像块的信息(开始位置、块尺寸(行、列)、和色彩(R、G、B))。这个信息包含作为图18所示的处理结果输出的连续区域数据23。也就是说，把指示块图像数据22的集成连续区域的连续区域数据23输入到图像输入单元401中。
重复成分提取单元402在水平和垂直方向把图像块组成到组中，并且提取具有相似色彩分布的组。重复成分提取单元402向重复成分调整单元403提供提取的组。
重复成分调整单元403从提取的组中确定代表高度和代表出现间隔(在块之间的间隔)。然后，重复成分调整单元403基于确定的代表高度和代表出现间隔，调整组的位置和长度，并且重定位调整的组。
重复成分提取单元402优先提取具有大量重复的重复成分，然后转入重复成分调整单元403的处理。重复成分提取单元402提取重复成分，直到在图像中没有重复成分为止。对于具有最大重复数量的重复成分，重复成分调整单元403基于代表高度和代表出现间隔，调整组的位置和长度，并且重定位调整的组。对于其它重复成分，重复成分调整单元403不仅基于代表高度和代表出现间隔，还基于与早已经定位的组的位置关系，重定位重复成分。
剩余区域内插器404在其中没有组由重复成分调整单元403定位的区域中，即在剩余区域中，定位剩余的组。更具体地说，剩余区域内插器404检测没有组位于其中的区域的位置关系(即，剩余区域是否夹在具有重定位组的重复区域之间)。剩余区域内插器404然后基于把剩余区域夹在中间的重定位组和没有组位于其中的剩余区域的高度，从块图像中提取最优组(没有重复成分的区域的代表值)，并且定位该最优组。剩余区域包含重复区域和不重复区域，下面会给出细节。在以下示例中，剩余区域内插器404内插两种类型的剩余区域。
文件生成器405基于包含由重复成分调整单元403调整的组数据和由剩余区域内插器404内插和定位的组数据的纹理数据，来生成文件，并且向输出单元406输出该文件。
输出单元406向纹理数据存储单元381输出从文件生成器405提供的纹理数据文件。
纹理数据存储单元381存储提供的纹理数据文件。因此，纹理数据作为文件存储在纹理数据存储单元381中。
在这个实施例中，包含从连续区域提取单元13输出的连续区域数据23的数据被输入到图34所示的图像输入单元401中。做为选择，可以把仅仅从块形成设备12输出的块图像数据22，而不是连续区域数据23，输入到图像输入单元401。
图35是一个框图，说明图33所示的图像再现设备15的功能结构示例。
图像再现设备15包含输入单元431、再现位置指定单元342、纹理扩展器433、以及图像输出单元434。
输入单元431从图33所示的纹理数据存储单元381中读取纹理数据文件，并且从该文件中提取信息。输入单元341还向再现位置指定单元432提供提取的信息。
如果写入到提取的文件中的信息指示还没有扩展到存储器中的重复组(或者重复剩余组)，则再现位置指定单元432基于重复成分信息，指定每个组的再现位置。再现位置指定单元432还基于块信息，指定这些指定组中的块的再现位置。
纹理扩展器433基于由再现位置指定单元432指定的每个组的再现位置，扩展这些块，由此把这些块的地址和色彩信息扩展到存储器中。如果提取的信息指示其再现位置已经被指定的重复组，则纹理扩展器433仅仅参考扩展到存储器中的组信息的开始位置，以便扩展块信息。
通过基于组的高度和开始位置，指定组的再现位置，以及通过扫描有关在这些组中的块的信息，执行这些组到存储器中的扩展。再现位置指定单元432基于块的开始位置和高度，指定块的再现位置，而且纹理扩展器433扩展在指定再现位置处的地址和包含在块信息中的色彩信息到存储器中。图像输出单元434基于扩展到存储器中的信息，生成要被显示的图像，并且输出产生的图像。
在下面参考图36中的流程图，对在图2的步骤S14中的纹理生成处理细节进行描述。这个处理通过图34所示的纹理生成器14执行。
在步骤S91中，图像输入单元401接收图像的输入。例如，图像输入单元401读取提供的图像数据，并且扩展有关这些图像块的信息(开始位置、块尺寸(行、列)、和色彩(R、G、B))。这个信息包含通过图18所示的处理输出的连续区域数据23。也就是说，图像输入单元401接收具有块图像数据22的集成连续区域的连续区域数据23的输入，并且扩展图像块信息。然后，图像输入单元401向重复成分提取单元402提供扩展的图像块信息。
在步骤S92中，重复成分提取单元402基于由图像输入单元401扩展的图像块信息，在水平和垂直方向把图像块形成组，并且提取重复成分。更具体地说，重复成分提取单元402从图像块信息中，在水平和垂直方向把具有多个重复次数的重复成分形成组，并且优先从这样的组中提取重复成分。在步骤S92的第一循环中，具有最大重复次数的重复成分被形成组，并且被提取。例如，在图37所示的扩展图像71中，重复成分提取单元402把具有最大重复次数的区域74-1到74-13形成组，并且提取它们。除非必须区分单个区域74-1到74-13，否则在下文中简单地把区域74-1到74-13称为“区域74”。
在步骤S93中，重复成分提取单元402确定是否已经在步骤S92中提取了重复成分。如果确定已经提取了重复成分，则处理继续到步骤S94。
在步骤S94中，重复成分调整单元403计算提取的图像的重复间隔。例如，重复成分调整单元403计算代表高度和出现间隔。因为，在步骤S92的第一循环中，提取了具有最大重复次数的重复成分，所以在步骤S94的第一循环中，重复成分调整单元403计算提取的重复成分的代表高度和出现间隔。代表高度是图37所示的区域74-1到74-13的垂直高度的平均值、中间值、或者模式值(即，统计代表值)。代表出现间隔是出现在区域74-1到74-13的相应两个区域中的间隔的平均值、中间值、或者模式值。
在步骤S95中，重复成分调整单元403重定位重复成分。更具体地说，重复成分调整单元403基于在步骤S94计算的代表高度和重复间隔重定位重复成分。作为这个处理的结果，图37所示的区域74-1到74-13被重定位为图38所示的区域461-1到461-14。在图38所示的图像中，基于代表高度和重复间隔重定位具有最大重复次数的区域(组)。
然后，处理返回到步骤S92，并且重复步骤S92到S95。也就是说，在步骤S92的第二循环中，重复成分提取单元402从图37所示的图像71提取具有第二大重复次数的区域72-1到72-11。然后，在步骤S93中，确定已经提取了重复成分，而且在步骤S94的第二循环中，重复成分调整单元403计算提取的图像的重复间隔。也就是说，重复成分调整单元403计算图37所示的区域72-1到72-11的代表高度和重复间隔。然后在步骤S95中，重复成分调整单元403重定位重复成分。在步骤S95的第二循环中，重复成分调整单元403不仅基于在步骤S94中计算的代表高度和出现间隔，还基于与已经在步骤S95的第一循环中重定位的组的位置关系，调整和重定位重复成分。在这个处理之后，通过考虑到与已经在步骤S95的第一循环中重定位的区域461-1到461-14的位置关系，如图39所示，重定位区域466-1到466-3。图39所示的图像465是通过基于区域466-1到466-13的代表高度和出现间隔、以及与重定位的组(具有最大重复次数的区域461-1到461-14)的位置关系，通过重定位具有第二大重复次数的区域466-1到466-13而获得。然后，处理返回到步骤S92。因为在图37所示的图像71中没有重复成分，所以在步骤S93中确定还没有提取重复成分。
在步骤S93中，如果确定还没有提取重复成分，即没有重复成分，则在步骤S96中，剩余区域内插器404检测还没有由步骤S95中的处理重定位的区域的位置关系。例如，剩余区域内插器404检测没有垂直地夹在重复区域之间的重定位组的区域。在图40所示的示例中，剩余区域内插器404把区域471-1到471-13检测为剩余区域，而且还检测到剩余区域471-1到471-13夹在具有最大重复次数的区域74和具有第二大重复次数的区域72之间。剩余区域内插器404检测如图41所示、其中没有重定位组的每个区域491和492的位置关系。
在步骤S97中，剩余区域内插器404确定在步骤S96中检测的剩余区域是否是重复的剩余区域。更具体地说，剩余区域内插器404确定是否有任何区域夹在重复区域之间。在图37所示的示例中，发现在区域74-1到74-13和区域72-1到72-11之间的区域(即，图41中的区域471-1到471-13)是重复的剩余区域。如果在步骤S97中确定有重复的剩余区域，则在步骤S98中，剩余区域内插器404把重复的剩余区域当做重复成分进行重定位。在步骤S98中重定位的区域夹在之前重定位的重复区域之间，而且垂直或者水平地靠近这样的重复区域。重定位组的数量不必为一个，而可以为多个。在步骤S98之后，处理返回到步骤S96，而且重复步骤S96到S98，直到全部重复剩余区域已经被重定位为止。
如果在步骤S97中确定没有重复的剩余区域，则在步骤S99中，剩余区域内插器404基于没有在步骤S96中检测到的重定位组的区域的位置关系，从块图像，例如图37所示的图像71中，提取和定位最优组。在图40所示的示例中，其中组被重定位的区域为区域组74、区域组72、以及区域471-1到471-13的组(重复的剩余组)。在这种情况下，在步骤S96中，剩余区域内插器404已经把图37所示的图像71与图40所示的图像470进行了比较，并且已经检测了没有包含在图像470中的区域组。因此，在步骤S99中，如图41所示，定位区域491和492，并且生成图像490。依据这个处理，生成包含该图像的重复成分的纹理(数据)和有关这些重复成分位置特征的信息。
在步骤S100中，文件生成器405执行文件生成处理以生成纹理数据文件。下面参考图42中的流程图对文件生成处理的细节进行描述。由文件生成器405生成的文件被提供给输出单元406。
在步骤S101中，输出单元406输出在步骤S100中生成的文件，而且完成该处理。然后，处理返回到图2中的步骤S14。
依据图36所示的处理，生成和输出基于重复成分重定位的图像数据(纹理数据24)的文件。直到步骤S99为止、通过基于重复间隔重定位而生成的图像，例如图41所示的图像490，在下文中也被称为“纹理”。
在图36所示的处理中，处理重复的剩余区域，使得使它们不同于重复区域。然而，重复的剩余区域可以和重复区域一样进行处理。更具体地说，如果在图36的步骤S92中提取了重复的剩余区域，则在步骤S93中确定已经提取了重复成分，然后在步骤S94和95中重定位重复的剩余区域。在这种情况下，跳过步骤S97和S98。
下面参考图42的流程图，对在图36的步骤S100中、由图34所示的文件生成器405执行的文件生成处理的细节进行描述。当在图36的步骤S91到S99中生成的纹理数据被输入到文件生成器405中时，开始这个处理。
在步骤S121中，文件生成器405检测组。更具体地说，文件生成器405在垂直方向上，例如从顶端开始，扫描纹理图像(由通过重复成分调整单元403调整的组，以及通过剩余区域内插器404内插和定位的重复剩余区域和剩余区域生成的组形成的图像，例如图41所示的图像490)，以检测在水平方向的组。在图41所示的示例中，区域461-1到461-14、区域466-1到466-13、区域471-1到471-13、区域491、以及区域492中的每一个都被检测为一个组。例如，区域461-1被定义为由多个块形成的一个组。
在步骤S122中，文件生成器405从在步骤S121检测到的多个水平组中，确定一个目标组。例如，文件生成器405把区域461-1设置为目标组。
在步骤S123中，文件生成器405确定在目标组中，在这种情况下是在步骤S122中确定的区域461-1中，是否有重复成分。因为区域461-1被重复直到区域461-14，所以在步骤S123中确定有重复成分。
如果在步骤S123中确定在目标组中有重复成分，则在步骤S124中，文件生成器405把该组的开始位置、长度、重复次数、以及重复间隔写入到文件中。例如，对于区域461-1到461-14，组的开始位置，例如区域461-1的左顶端被设置为区域461-1的开始位置，重复次数为14，其等于区域461-1到461-14的数量，而且重复间隔是在区域461-1到461-14中相应两个区域之间的间隔。在这种情况下，可以使用图36的步骤S94中计算的重复间隔。
在步骤S125中，文件生成器405在水平方向扫描目标块中的块，以便把每个块的开始位置、长度、以及色彩写入到文件中。例如，文件生成器405在水平方向扫描区域(组)461-1以便把每个块的开始位置、长度、以及色彩写入到文件中。区域461-1的色彩由R、G、和B表示。
在步骤S124和S125中，把有关区域461-1到461-14的纹理的信息写为文件。也就是说，在步骤S124中，写入每一个区域461-1到461-14的位置、长度等。因为区域461-1到461-14被检测为是相同的重复成分，所以这些块的配置是相同的。因此，把代表区域，在这种情况下是区域461-1，的开始位置、长度、和色彩写入到文件中。因此，在文件中写入了用于再现图41所示的区域461-1到461-14的全部纹理的纹理信息。
在步骤S125之后，文件生成器405在步骤S126中，确定是否所有组的纹理信息都已经写入到相应文件中。在图41所示的示例中，虽然已经写入了区域461-1到461-14的组的纹理信息，但是还没有写入区域491、492、466-1到466-13、以及471-1到471-13的组的纹理信息，因此，文件生成器405在步骤S126中确定还没有写入所有的纹理信息。
在这种情况下，处理继续到步骤S127，其中文件生成器405确定随后的目标水平组，例如图41所示的区域466-1。
然后，处理返回到步骤S123，并且类似地重复步骤S123到S126。在步骤S123的第二循环中，确定图41所示的目标区域466-1具有重复成分，即区域466-1到466-13，而且在步骤S124和S125中，在文件中写入用于再现区域466-1到466-13的全部纹理的纹理信息。如果在步骤S126的第二循环中确定还没有把所有组的纹理信息写入到文件中，则在步骤S127中确定后续的目标水平组，例如图41所示的区域471-1。
处理然后返回到步骤S123，以确定目标水平组是否具有重复成分。在这种情况下，因为发现图41所示的区域471-1为重复剩余区域，而且在步骤S97和S98中进行了重定位，因此在步骤S123中确定该目标组具有重复成分。然后，在步骤S124和S125的第三循环中，写入用于再现区域471-1到471-13的全部纹理的纹理信息。如果每个区域471-1到471-13都包含两个组，则存在有关该代表性区域471-1的组信息的两个项目(图43所示的两个重复剩余区域513，将在下面对其进行描述)。在步骤S126的第三循环中，确定还没有把所有组的纹理信息都写入到文件中，而且在步骤S127中，确定后续的目标水平组，例如图41所示的区域491。
然后，处理返回到步骤S123，并且类似地重复步骤S123到S126。在步骤S123的第四循环中，目标区域491不包含重复成分(在图36的步骤S99中，发现区域491是不重复的剩余区域)。然后处理继续到步骤S128。
在步骤S128中，文件生成器405把区域491的开始位置和长度写入到文件中。
在步骤S129中，文件生成器405在水平方向扫描在目标组491中的块，以把区域491中每个块的开始位置、长度、以及色彩写入到文件中。区域491的色彩由R、G、和B表示。
在步骤S128和S129中，作为文件写入有关区域491的纹理的信息。也就是说，在步骤S128中，写入图41所示的区域491的开始位置和长度，而且在步骤S129中，写入在区域491中每个块的开始位置、长度、和色彩。通过这个处理，用于再现区域491的纹理的纹理信息被写入到文件中。如果目标水平组不包含重复成分，则不把重复数量和重复间隔写入到文件中，这是因为它们不是必要的。
在步骤S129之后，处理继续到步骤S126，以确定是否所有组的纹理信息都已经写入到相应文件中。在这种情况下，因为还没有把区域492的纹理信息写入到文件中，所以处理继续到步骤S127，其中确定随后的目标水平组，例如，图41所示的区域492。处理然后返回到步骤S123。
在步骤S127中确定区域492被设置为目标组之后的步骤S123到S129，和用于区域491的那些类似，因此省略对它们的说明。然后，在步骤S126中确定所有组的信息都已经被写入到文件中了，而且处理继续到步骤S130。
在步骤S130中，文件生成器405把在步骤S121到S129中写入的数据作为一个文件提供给输出单元406。然后，处理返回到图36中的步骤S100。
依据图42所示的处理，可以生成文件，使得为包含重复成分的每个组指示纹理信息。这个文件的结构为例如图43所示的那个。
图43所示的文件510包含重复成分信息511-1和511-2(在下文中，除非必须区分信息的单独项目，否则就简单地称为“重复成分信息511”)、重复剩余区域信息513-1和513-2(在下文中，除非必须区分信息的单独项目，否则就简单地称为“重复剩余区域信息513”)、以及剩余区域信息515-1和515-2(在下文中，除非必须区分信息的单独项目，否则就简单地称为“剩余区域信息515”)。块信息512-1-1到512-1-3被彼此相关联地写入到重复成分信息511-1中。块信息512-2-1到512-2-4被彼此相关联地写入到重复成分信息511-2中。块信息514-1-1到514-1-7被彼此相关联地写入到重复剩余区域信息513-1中。块信息514-2-1到514-2-4被彼此相关联地写入到重复剩余区域信息513-2中。块信息516-1-1到516-1-5被彼此相关联地写入到剩余区域信息515-1中。块信息516-2-1到516-2-3被彼此相关联地写入到剩余区域信息515-2中。除非必须区分信息中的单独项目，在下文中把块信息512-1-1到512-1-3以及512-2-1到512-2-4简单地称为“块信息512”。除非必须区分信息中的单独项目，在下文中把块信息514-1-1到514-1-7以及514-2-1到514-2-4简单地称为“块信息514”。除非必须区分信息中的单独项目，在下文中把块信息516-1-1到516-1-5以及516-2-1到516-2-3简单地称为“块信息516”。
如图44所示，块信息512、514或者516包含开始位置信息、长度信息、以及色彩信息。现在假定图44所示的块信息包含在块信息512-1-1到512-1-3、512-2-1到512-2-4、514-1-1到514-1-7、514-2-1到514-2-4、516-1-1到516-1-5、以及516-2-1到516-2-3中。
作为对图41所示的图像490执行图42所示的处理的结果，生成文件510。更具体地说，在图42的步骤S124的第一循环中，图41所示的区域461-1到461-14的组的开始位置、长度、重复次数、以及重复间隔，分别作为开始位置信息、长度信息、重复次数信息、以及重复间隔信息，写入到图43所示的重复成分信息511-1中。然后，在步骤S125的第一循环中，区域461-1的每个块的开始位置、长度、和色彩，分别作为开始位置信息、长度信息、和色彩信息(图44)，写入到图43所示的块信息512-1-1到512-1-3中。区域461-1的组包含在垂直方向的三个块，因此，有关这三个块的信息项作为块信息512-1-1到512-1-3写入。如上所述，因为发现图41所示的区域461-1到461-14是相同的重复成分，所以在该组中的块的结构是相同的。因此，通过仅仅彼此相关联地存储对应于于重复成分信息511-1的块信息，把用于再现图41所示的区域461-1到461-14的纹理的纹理信息写入到文件中。
类似地，在图42中的步骤S124的第二循环中，区域466-1到466-13的组的开始位置、长度、重复次数、以及重复间隔被入到图43所示的重复成分信息511-2中。然后，在步骤S125的第二循环中，区域466-1的每个块的开始位置、长度、和色彩，分别作为开始位置信息、长度信息、和色彩信息，与重复成分信息511-2相关联地写入到图43所示的块信息512-2-1到512-2-4中。在这种情况下，每个区域466-1到466-13都包含四个垂直块。
在图42的步骤S124的第三循环中，图41所示的区域471-1到471-13的组的开始位置、长度、重复次数、以及重复间隔，分别作为开始位置信息、长度信息、重复次数信息、以及重复间隔信息，写入到图43所示的重复剩余区域信息513-1和513-2中。然后，在步骤S125的第三循环中，每个块的开始位置、长度、和色彩，分别作为开始位置信息、长度信息、和色彩信息，与重复剩余区域信息513-1和513-2相关联地写入到图43所示的块信息514-1-1到514-1-7和块信息514-2-1到514-2-4中。区域471-1包含两个组，即由七个垂直块形成的一个组(重复剩余区域信息513-1)以及由四个垂直块形成的另一个组(重复剩余区域信息513-2)。
随后，在步骤S128和S129的第一循环中，写入有关在图41中的区域491的信息，作为剩余区域信息515-1和块信息516-1-1到516-1-5，以及在步骤S128和S129的第二循环中，写入有关图41中的区域492的信息，作为剩余区域515-2和块信息516-2-1到516-2-3。然后，在图42的步骤S130中，把图43所示的文件510作为一个文件提供给输出单元406。
依据图42所示的处理，写入了包含重复成分的组的开始位置信息、长度信息、重复次数信息、以及重复间隔信息，因此，仅仅通过写入对应于一个组(区域)的块信息(例如，块信息512-1-1到512-1-3)，就可以再现纹理图像。结果，可以减少写入到文件510中的信息量。也就是说，因为对于重复区域来说，仅仅需要把代表区域的块信息写入到文件中，和当把有关所有区域的块信息写入到文件中时相比，写入到文件中的信息量相对较少。
当一个区域由两个组形成时，在步骤S124和S125中或者在步骤S128和S129中，一次在文件中写入有关该区域的信息。然而，可以为每个组重复该处理，以把相应信息写入到文件中。在这种情况下，例如，如果一个区域由五个组形成，则步骤S124和S125或者步骤S128和S129的处理重复五次。
下面参考图45的流程图对由图33所示的纹理数据存储单元381进行的文件存储处理进行论述。这个处理在纹理生成器14执行图36所示的处理之后执行，更具体地说，在纹理生成器14把纹理信息写入到文件中并且输出该文件之后执行。
在步骤S141中，纹理数据存储单元381接收纹理数据文件的输入，例如图43所示的文件510的输入。
在步骤S142中，纹理数据存储单元381在其中存储纹理数据文件，并且完成该处理。
如上所述，纹理数据文件被存储在纹理数据存储单元381中。
现在参考图46的流程图，给出基于存储在纹理数据存储单元381中的纹理数据文件的、图像再现处理的描述。这个处理在图45所示的处理之后，更具体地说，在纹理数据存储单元381中存储该纹理数据之后，由图35所示的图像再现设备15执行。
在步骤S181中，输入单元431从纹理数据存储单元381中读取纹理数据文件，例如图43所示的文件510。
在步骤S182中，输入单元431从文件中提取信息。例如，输入单元431提取图43所示文件510的重复成分信息511-1以及相关联的块信息512-1-1到512-1-3。
在步骤S183中，再现位置指定单元432确定在步骤S182中提取的信息是否是重复成分信息。例如，如果提取了文件510的重复成分信息511-1和关联的块信息512-1-1到512-1-3，或者重复剩余区域信息513-1和关联的块信息514-1-1到514-1-7，则再现位置指定单元432确定提取的信息是重复成分信息，这是因为它包含重复次数信息和重复间隔信息。例如，如果提取了剩余区域信息515-1和关联的块信息516-1-1到516-1-5，则再现位置指定单元432确定提取的信息不是重复成分信息，这是因为它不包含重复次数信息或者重复间隔信息。也就是说，在步骤S182读出的信息可以是被发现为重复成分信息的重复成分信息或者重复剩余区域信息，或者是被发现为不重复成分信息的剩余区域信息。
如果在步骤S183中确定提取的信息是重复成分信息，则处理继续到步骤S184。在步骤S184中，再现位置指定单元432读取在步骤S182中提取的信息，即重复成分信息和关联的块信息，例如图43所示的重复成分信息511-1和关联的块信息512-1-1到512-1-3。
在步骤S185中，再现位置指定单元432基于重复成分信息，指定组的再现位置。在图43所示的示例中，再现位置指定单元432基于重复成分信息511-1，更具体地说，基于重复成分信息511-1中的开始位置信息、长度信息、重复次数信息、以及重复间隔信息，指定多个组的再现位置，由此指定图41所示的区域461-1到461-14的位置。
在步骤S186中，再现位置指定单元432基于块信息，指定这些块的再现位置。在图43所示的示例中，再现位置指定单元432基于块信息512-1-1到512-1-3，更具体地说，基于写入到块信息512-1-1到512-1-3中的开始位置信息和长度信息，指定形成组(区域461-1到461-14)的块的再现位置。
在步骤S187中，纹理扩展器433在步骤S185和S186指定的组再现位置处，扩展块信息。在图43所示的示例中，写入到块信息512-1-1到512-1-3中的色彩信息被扩展到用于与重复成分信息511-1相关联的三个块的存储器中。信息扩展是指定要被再现的地址或者色彩信息，而不是在屏幕上生成图像。因为还在步骤S186中指定区域461-1到461-14中的块的再现位置，所以纹理扩展器433扩展色彩信息，由此再现图41所示的区域461-1到461-14。
在步骤S188中，纹理扩展器433确定是否在文件中的所有元素(信息)都已经被扩展到存储器中了。在这种情况下，因为重复信息511-2、重复剩余区域信息513-1和513-2、以及剩余区域信息515-1和515-2还没有被扩展到存储器中，所以步骤S188的结果为否。
然后，处理返回到步骤S182。在步骤S182中，输入单元431从文件中提取没有被扩展到存储器中的信息，例如重复成分信息511-2和关联的块信息512-2-1到512-2-4。在这种情况下，步骤S183到S188的第二循环类似于步骤S183到S188的第一循环，并且因此省略它的说明。依据直到步骤S187第二循环为止的处理，除图41所示的区域461-1到461-14之外，还再现了区域466-1到466-13。
然后在步骤S188中确定不是文件中的所有元素都已经被扩展到存储器中，而且该处理返回到步骤S182。在步骤S182的第三循环中，提取图43所示的重复剩余区域信息513-1和关联的块信息514-1-1到514-1-7。步骤S183到S188的第三循环类似于步骤S183到S188的第一或者第二循环，并且因此省略它的说明。
然后在步骤S188中确定不是文件中的所有元素都已经被扩展到存储器中，而且该处理返回到步骤S182。在步骤S182的第四循环中，提取重复剩余区域信息513-2和关联的块信息514-2-1到514-2-4。步骤S183到S188的第四循环类似于步骤S183到S188的第一、第二、或者第三循环，并且因此省略它的说明。依据步骤S182到S188第三循环的处理和步骤S182到S187第四循环的处理，除了区域461-1到461-14和区域466-1到466-13之外，再现了区域471-1到471-13。也就是说，因为区域471由两个组，即两个重复剩余区域信息513-1和513-2形成，步骤S182到S188的处理重复两次(第三和第四循环)，由此再现区域471。然后在步骤S188中确定不是文件中的所有元素都已经被扩展到存储器中，而且然后该处理返回到步骤S182。
在步骤S182的第五循环中，输入单元431提取图43所示的剩余区域信息515-1和关联的块信息516-1-1到516-1-5。然后，在步骤S183中，再现位置指定单元432确定在步骤S182中提取的剩余区域信息515-1和关联的块信息516-1到516-15是否是重复成分信息。在这种情况下，因为没有设置重复次数信息或者重复间隔信息，所以确定剩余区域信息515-1和关联的块信息516-1到516-15不是重复成分信息。
然后，处理继续到步骤S189，其中再现位置指定单元432读取在步骤S182中提取的剩余区域信息515-1和关联的块信息516-1到516-15。
在步骤S190中，再现位置指定单元432基于剩余区域信息，更具体地说，基于剩余区域信息515-1的开始位置信息和长度信息，指定组的再现位置，由此指定图41所示区域91的位置。
在步骤S191中，再现位置指定单元432基于块信息516-1-1到516-1-5，更具体地说，基于写入到块信息516-1-1到516-1-5中的开始位置信息和长度信息，指定块的再现位置。
在步骤S192中，纹理扩展器433在步骤S190和S191指定的组再现位置处扩展块信息。因为区域491由五个块形成，所以写入到块信息516-1-1到516-1-5的色彩信息被扩展到存储器中。信息扩展是指定要被再现的地址或者色彩信息，而不是在屏幕上生成图像。然后，再现图41所示的区域491。
然后，纹理扩展器433在步骤S188中确定是否所有的元素(信息)都已经被扩展到存储器中。在这种情况下，因为剩余区域信息515-2和关联的块信息516-2-1到516-2-3没有被扩展，所以步骤S188的结果为否，而且处理返回到步骤S182。
在步骤S182的第六循环中，提取剩余区域信息515-2和关联的块信息516-2-1到516-2-3。此后，步骤S183、S189到S192、以及S188类似于当提取剩余区域信息515-1时的那些步骤，因此省略它们的说明。结果，扩展了图41所示的区域492。然后在步骤S188中确定在文件中的所有元素都已经被扩展到存储器中，而且该处理继续到步骤S193。
在步骤S193中，图像输出单元434基于由纹理扩展器433扩展到存储器中的纹理(组和块信息)，输出图像。也就是说，基于要被再现的地址和色彩信息，生成要显示在屏幕上的图像数据，并且然后输出该数据。在这个示例中，输出图41所示的图像490(纹理)。然后，处理返回到图2所示的步骤S15。
依据图46所示的处理，可以基于纹理数据文件再现图像。
如参考图33到46所述的那样，通过重复成分和相关联的成分，可以在保持纹理特征的同时生成和处理纹理。因为可以从基于重复成分生成的纹理中形成文件，所以可以节省存储器容量，而且可以减少处理成本。
依据参考图33到46论述的纹理生成器14，重复成分提取单元402从图像中提取重复成分(重复出现、相似的图像成分)(例如，在图36中的步骤S92)。然后，重复成分调整单元403通过每隔一定间隔平均地定位重复成分来调整重复成分的布置(例如，图36中的步骤S94和S95)。然后，剩余区域内插器404在没有重复成分位于其中的区域中内插没有重复成分的区域的代表值(例如，图36中的步骤S98和S99)。文件生成器405然后生成有关被内插的图像的重复成分特征及其位置的特征消息(例如，图36中的步骤S100)。因此，可以在保持纹理特征的同时生成和处理纹理。
依据参考图33到46论述的图像再现设备15，获得了有关重复出现、相似的成分及其位置的特征的特征信息，并且基于获得的特征信息再现该图像。因此，可以通过重复成分和相关联的成分，在保持纹理特征的同时生成和处理该纹理。因为文件可以在基于重复成分生成的纹理的基础上形成，所以可以节省存储器容量，而且可以减少处理成本。另外，依据图像再现设备15，可以通过重复成分和相关联的成分，基于纹理特征再现清晰图像。
图33所示的纹理生成器14生成纹理数据文件，而且纹理数据存储单元381在其中存储该纹理数据文件。然而，代替文件，纹理数据(即，直到图36的S99为止生成的、包含指示重复成分及其位置的特征信息的纹理数据)可以被简单地存储在该纹理数据存储单元381中。在这种情况下，省略图36中的步骤S100，而且在图45的处理中，纹理数据本身而不是纹理数据文件被处理。在图46中的步骤S181中，读取纹理数据本身而不是文件。
下面参考图47和48对用于模式值的计算方法示例进行描述。在这种情况下，论述在图7的步骤S36中计算的模式值。
在步骤S201中，边缘出现间隔计算器53计算数据的总数a。在图9所示的示例中，边缘出现间隔计算器53计算多个边缘的所有边缘对(两个边缘的全部组合)作为数据总数a。
在步骤S202中，边缘出现间隔计算器53设置间隔的数量b。更具体地说，边缘出现间隔计算器53通过使用Zeller(祖勒)公式确定划分数量(区域数量b)。例如，如果形成图48所示的直方图，则区域数量b被设置为11。
在步骤S203中，边缘出现间隔计算器53设置最小值c、最大值d、以及区域宽度e。在图9所示的示例中，间隔101-1被设置为最小值c、间隔101-11被设置为最大值d、而且从最小值c到最大值d的长度除以在步骤S202中设置的区域数量b，产生区域宽度e。
在步骤S204中，边缘出现间隔计算器53向区域分配这些数据。然后，如图48所示，分配了图9所示的间隔101-1到101-11、102-1到102-3、103-1、103-2、以及104-1。
然后，在步骤S205中，边缘出现间隔计算器53检测最频繁的区域f。在图48所示的示例中，具有最多间隔数量的区域被设置为最频繁的区域f。允许落入最频繁区域f中的间隔有预定范围，因此，间隔不是相等的。
在步骤S206中，边缘出现间隔计算器53计算模式值。更具体地说，边缘出现间隔计算器53通过以下等式计算模式值模式值＝最小值c+2.5×区域宽度e(最小值c+2×区域宽度e＜模式值＜最小值c+3×区域宽度e)。然后，完成该处理。
依据参考图47和48论述的处理，模式值通过直方图来计算。如图48所示，因为在直方图上包含于预定范围内的所有间隔都被设置为模式值，所以模式值由预定范围表示。
参考图1和49对上述处理进行描述。
如图49所示，指示包含重复区域的图像601的信息被输入到重复周期提取设备11中。重复周期提取设备11从图像601中，提取水平边缘重复周期数据611和垂直边缘重复周期数据612，并且把数据611和612作为重复周期数据602(图1所示的重复周期数据21)输出到块形成设备12。块形成设备12基于包含水平边缘重复周期数据611和垂直边缘重复周期数据612的重复周期数据602，把图像602分成块，并且把该块图像作为块图像数据603(图1所示的块图像数据22)输出到连续区域提取设备13。连续区域提取设备13基于块图像数据603，把块划分为区域，且把相似区域集成为图像数据604(图1所示的连续区域数据23)中，并且把图像数据604输出到纹理生成器14。
纹理生成器14基于图像数据604(连续区域数据23)，生成反映重复的纹理数据图像文件605(图1所示的纹理数据24)。在这种情况下，纹理数据存储单元381可以在其中存储纹理数据文件。图像再现设备15然后基于纹理数据图像文件605再现该图像。
如上所述，重复周期提取设备11可以基于该图像主要边缘的重复成分，提取重复周期。块形成设备12可以生成由具有期望尺寸、包含该图像重复成分特征的块形成的块图像，由此使得减少图像数据量成为可能。连续区域提取设备13可以在该图像中提取连续区域，以生成具有集成的连续区域的图像。纹理生成器14可以生成反映重复的纹理数据的图像文件，由此使得节省存储器容量并且减少处理成本成为可能。此外，纹理数据图像文件的尺寸可以小于输入的图像。因为图像再现设备15基于纹理数据再现图像，所以可以快速地生成和再现反映纹理特征的图像。
例如，图50所示的重复周期提取设备651包含图像输入单元661、傅里叶变换单元662、以及峰值检测器663，并且通过执行图51所示的处理提取重复周期。
在图51的步骤S231中，图像输入单元661接收图像数据的输入。然后，在步骤S232中，图像输入单元661提取每一个像素的色彩分量。在步骤S233中，傅里叶变换单元662对图像执行二维傅里叶变换。在步骤S234中，峰值检测器663提取峰值。在步骤S235中，峰值检测器663计算周期。
依据图50和51所示的结构和处理，可以计算单个主要边缘的周期。相反，在参考图3到11所述的重复周期提取设备11中，可以发现多个主要边缘周期。
图52所示的块形成设备681包含图像输入单元691、划分次数确定单元692、图像划分单元693、以及彩色图像输出单元694，并且通过执行图53所示的处理把图像分成块。
在图53的步骤S261中，划分次数确定单元692基于输入到图像输入单元691中的图像，确定在水平方向和垂直方向的划分次数。然后，在步骤S262中，图像划分单元693基于划分次数，设置正常间隔划分位置。
依据图52和53所示的结构和处理，可以以有规律的间隔划分该图像。依据参考图12到16论述的块形成设备12，通过反映图像的特征，图像可以被分成具有期望尺寸的块。依据参考图17到32论述的连续区域提取设备13，可以从图像中提取在水平方向和垂直方向的连续区域，而且可以基于该连续区域把图像分成块。通过向建筑物的图像应用这个技术，图像可以被分成多个部分，诸如窗或者墙之类，而且可以再使用划分的部分。
在图54所示的结构中，其中纹理数据722被从图像提取单元721中输出、而且输入到纹理扩展器723中，可以通过执行图55和56所示的处理，提取图像和扩展纹理。
在图55的步骤S291中，图像提取单元721提取每一个像素的色彩分量。然后，在步骤S292中，图像提取单元721基于用户指令修改纹理，然后输出修改的纹理作为纹理数据722。
在图56的步骤S311中，纹理扩展器723读取纹理数据722，并且在步骤S312中，纹理扩展器723把全部像素都扩展到存储器中。
依据图54和55所示的结构和处理，可以响应于用户指令修改纹理。依据参考图33到46论述的纹理生成器14，可以基于包含在图像中的重复成分，生成纹理数据，而且因为基于重复形成纹理数据文件，所以可以节省存储器容量。依据参考图33到46论述的图像再现设备15，可以基于纹理数据再现该图像。依据纹理生成器14和图像再现设备15，当基于该图像形成地图时，可以形成清晰地图而不会损害建筑物的环境。因为纹理文件基于重复而形成，所以可以节省存储器容量，而且可以减少处理成本。与存储输入图像时相比，文件尺寸更小。
依据纹理生成器14，当形成三维地图时，因为纹理数据是基于通过数字静态照相机拍摄的图像的重复生成的，所以可以从结果纹理数据中排除包含在该图像中的不必要信息，例如电报电线、树、和阴影。这使得用户免于通过输入操作删除不必要信息。因此，可以以低成本生成三维地图而不会给用户造成任何麻烦。在图像再现设备15中，可以基于这个纹理数据再现没有不必要信息的图像，由此使得形成清晰的地图成为可能。另外，因为纹理生成器14在防止把重复成分(组)多次写入到文件中的同时，基于重复成分的特征生成纹理数据文件，所以不会增加在数据库中的数据量。当生成用作通用地图的图像时，和普通图像相比，当在该地图上添加字符信息或者图标时，仅仅具有这些特征的图像是更简单的。因此，可以为用户提供清楚的地图。
在上述示例中，在图1所示的图像处理系统1中，重复周期数据21从重复周期提取设备11提供给块形成设备12，而且块形成设备12基于重复周期数据21把图像分成块。做为选择，由数字静态照相机拍摄的马赛克图像可以被输入到块形成设备12中，并且被分成块。作为马赛克图像数据的具体示例，下面参考图57到72对低分辨率马赛克图像数据进行描述。
图57是一个框图，说明了用于转换图像的图象转换器821的结构示例。
在这个图象转换器821中，输入图像被转换成可以由人眼识别的低清晰度图像。
图像输入单元831接收输入图像、检测图像尺寸(在水平方向和垂直方向的像素数量)、并且把该图像尺寸输出到划分次数确定单元838。图像输入单元831还把输入图像分离成为红(R)、绿(G)、和蓝(B)分量以确定亮度，并且输出有关确定的亮度的信息到边缘增强器832。图像输入单元831向图像划分单元839输出接收的输入图像。
边缘增强器832通过使用边缘增强滤波器，对输入图像执行处理以增强输入图像的边缘，并且向边缘提取单元833输出产生的输入图像。边缘增强滤波器是例如拉普拉斯(Laplacian)滤波器。然而，边缘增强滤波器不局限于这种类型，只要可以增强边缘，其可以是其它滤波器。边缘增强滤波器的细节在下面进行描述。
边缘提取单元833对从边缘增强器832输入的、具有增强边缘的图像执行边缘提取过滤处理，以生成仅仅由边缘形成的图像(例如，其中形成边缘的像素的像素值为1，而其它像素为0的二值图像)，并且把产生的图像输出到边缘确定单元834。边缘提取滤波器可以是罗伯兹(Roberts)边缘检测滤波器、Prewitt(扑来维特)边缘检测滤波器、或者Sobel(索贝尔)边缘检测滤波器、而且只要可以提取边缘，也可以是其它滤波器。边缘提取滤波器的细节在下面进行描述。
边缘确定单元834确定，具有由边缘提取滤波器提取的边缘、并且由边缘提取单元833输入的图像中的每一像素是否是很可能是边缘的像素，并且向边缘计数器835输出有关很可能是边缘的像素的信息。更具体地说，如果边缘像素的像素值为1而且其它像素的像素值为0，则在通过边缘增强器832和边缘提取单元833处理之后，很可能是边缘的像素的像素值应当是1。因此，当每个像素的像素值为1时，边缘确定单元834认为相应的像素为很可能是边缘的像素，并且向边缘计数器835输出有关这种像素的信息。
边缘计数器835为图像的每个水平或者垂直坐标位置，计数很可能是边缘的像素数量，并且把计数结果输出到离散傅里叶变换(DFT)单元836。
DFT单元836为每个水平方向或者垂直方向坐标位置，对从边缘计数器835输入、很可能是边缘的像素执行DFT处理，以便生成相对于对应于边缘周期(空间周期(间隔))的水平或者垂直空间频率(出现边缘的空间周期(间隔)的倒数)、在垂直或者水平方向的能谱(作为执行DFT的结果的傅里叶级数对(实部系数和虚部系数对)的平方和)，并且把该能谱输出到峰值提取单元837。
峰值提取单元837从DFT单元836输入的水平方向或者垂直方向的能谱中，检测为峰值位置的空间频率，并且向划分次数确定单元838输出有关检测到的空间频率的信息。
划分次数确定单元838根据从图像输入单元831输入的、有关图像尺寸的信息以及根据有关空间频率的信息，确定划分次数，并且向图像划分单元839输出有关划分次数的信息。也就是说，因为空间频率是边缘出现周期的倒数，划分次数确定单元838确定图像的划分次数，使得可以生成对应于该边缘的马赛克块。更具体地说，划分次数确定单元838建立空间频率的倒数，以确定边缘周期(由指示出现边缘的间隔的像素数量表示)，并且通过用边缘周期的像素数量划分图像尺寸的水平和垂直像素数量，来确定划分次数。
图像划分单元839用从划分次数确定单元838输入的水平方向和垂直方向的划分次数划分该输入图像，并且输出划分的图像到彩色图像输出单元840。也就是说，图像划分单元839用在水平方向和垂直方向的划分次数，把输入图像划分为马赛克块单元图像。
彩色图像输出单元840将例如平均值或者模式值设置为包含在由图像划分单元839划分的每个马赛克块图像中的所有像素的像素值的代表值，并且用该代表值代替所有这些像素的像素值。通过对形成该输入图像的所有块执行这个处理，彩色图像输出单元840把输入图像分成为低分辨率的马赛克图像，并且输出该图像。
下面参考图58中的流程图，对由图57所示的图象转换器821执行的马赛克图像转换处理进行论述。
在步骤S421，图像输入单元831接收输入图像，检测图像尺寸，并且把该图像尺寸输出到划分次数确定单元838，而且还向图像划分单元839输出该输入图像。
在步骤S422中，图像输入单元831把图像中的每一像素分离成R、G、和B分量以确定亮度，并且向边缘增强器832输出有关该亮度的信息。
在步骤S423中，边缘增强器832通过使用边缘增强滤波器，对输入图像执行边缘增强处理，以增强输入图像的边缘，并且向边缘提取单元833输出产生的图像。
用于由边缘增强器832进行的处理的边缘增强滤波器如下所述。
边缘增强滤波器是例如上述的拉普拉斯(Laplacian)滤波器。拉普拉斯滤波器的操作原理如下所述。例如如图59A所示，如果输入图像的亮度值f(x)形成了在空间方向x中的边缘部分，(如图59A所示，如果观察到有级差)，则对f(x)实施一阶导数操作，产生一阶导数值f(x)′，其如图59B所示，具有以凸出形式的曲线。二阶导数值f(x)″是，如图59C所示，正弦波曲线。从原有的亮度值f(x)中减去二阶导数值f(x)″，产生图59D所示的波形。在这个波形中，分别在亮度值开始改变的位置和亮度值完成改变的位置处生成没有包含在原始图像边缘部分中的凹进部分和凸出部分。结果，增强了在边缘部分密度中的改变。
下面论述用于像素值、通过拉普拉斯滤波器增强边缘的计算方法。
在图像数字处理中，通过在像素之间亮度值中的差值找到一阶导数值。也就是说，现在假定像素f(i，j)、f(i+1，j)如图60A所示布置在水平方向，而且像素f(i，j)、f(i，j+1)如图60B所示布置在垂直方向。当在水平像素之间的一阶导数值为fx(i，j)，而且在垂直像素之间的一阶导数值为fy(i，j)时，依据等式(1)和(2)计算这些一阶导数值。
fx(i，j)＝f(i+1，j)-f(i，j) …(1)fy(i，j)＝f(i，j+1)-f(i，j) …(2)使用一阶导数值的差值作为二阶导数值。也就是说，现在假定像素f(i-1，j)、f(i，j)、f(i+1，j)如图60C所示布置在水平方向，而且像素f(i，j-1)、f(i，j)、f(i，j+1)如图60D所示布置在垂直方向上。当在水平像素之间的二阶导数值为fxx，而且在垂直像素之间的二阶导数值为fyy时，可以依据等式(3)和(4)计算二阶导数值。
fxx(i，j)＝fx(i，j)-fx(i+1，j)＝{f(i+1，j)-f(i，j)}-{f(i，j)-f(i-1，j)}＝f(i+1，j)-2×f(i，j)+f(i-1，j) …(3)fyy(i，j)＝fy(i，j+1)-fy(i，j)＝{f(i，j+1)-f(i，j)}-{f(i，j)-f(i，j-1)}＝f(i，j+1)-2×f(i，j)+f(i，j-1) …(4)通过上述等式关系，拉普拉斯算子2f(i，j)可以定义为由等式(5)表示。
2f(i，j)＝fxx(i，j)+fyy(i，j)＝f(i+1，j)-2×f(i，j)+f(i-1，j)+f(i，j+1)-2×f(i，j)+f(i，j-1)＝f(i+1，j)+f(i-1，j)+f(i，j+1)+f(i，j-1)-4×f(i，j) …(5)因此，通过从原始图像f(i，j)中减去拉普拉斯算子2f(i，j)，可以从等式(6)中发现边缘增强的图像的像素值g(i，j)。
g(i，j)＝f(i，j)-2f(i，j)＝f(i，j)-(f(i+1，j)+f(i-1，j)+f(i，j+1)+f(i，j-1)-4×f(i，j))＝-f(i+1，j)-f(i-1，j)-f(i，j+1)-f(i，j-1)+5×f(i，j)) …(6)如图61A所示，等式(6)是由滤波器进行的、用于主题像素(中心像素)的特定计算，该滤波器使用相对于被排列在该主题像素的上、下、左、和右的总共四个像素(包含主题像素在内五个像素)的二阶导数值。在图61A中，使用了从上到下和从左到右包含0、-1、0、-1、5、1、0、-1、0的3×3像素滤波器(拉普拉斯滤波器)，因为角落像素全部为0，所以滤波器实际上仅仅包含由该主题像素和周围的四像素组成的五个像素。
如果考虑到角落像素，则可以使用如图61B所示，包含从上到下和从左到右为-1、-1、-1、-1、9、-1、-1、-1、-1九个像素的3×3像素滤波器。
由边缘增强器832进行的边缘增强处理不局限于通过使用拉普拉斯滤波器的处理，而且只要可以增强输入图像的边缘部分，就可以执行其它类型的处理。例如，输入图像可以经受快速傅里叶变换(FFT)处理，并且由空间频率范围中的高频分量增强，而且产生的图像可以通过执行逆FFT返回到该空间范围，由此增强边缘部分。
回到图58的流程图，在步骤S424中，边缘提取单元833通过使用边缘提取滤波器，从输入自边缘增强器832的输入图像中提取边缘，以生成仅仅由边缘形成的图像，并且把产生的图像输出到边缘确定单元834。更具体地说，边缘提取单元833生成其中边缘像素由1表示而且其它像素由0指示的二值图像。
边缘提取滤波器如下所述。
如上所述，边缘是其中在相邻像素之间的像素值(在这种情况下，为亮度)发生急剧改变的部分。因此，边缘提取单元833把在相邻像素之间的像素值差别，即由等式(7)定义的来自导数值的值，与阈值进行比较，而且如果像素值不小于该阈值，则边缘提取单元833确定该像素是边缘部分。
|f(i，j)|＝√(fx2(i，j)+fy2(i，j)) …(7)在等式(7)中，fx(i，j)和fy(i，j)分别类似于在等式(1)和(2)中的对应部分。更具体地说，水平方向的一阶导数fx(i，j)等于通过把相邻像素的像素值(亮度值)，诸如图62A中所示的那些，乘以图62A中指示的值(即，-1，1)，并且相加产生的值，而获得的值。类似地，垂直方向的一阶导数fy(i，j)等于通过把相邻像素的像素值(亮度值)，诸如图62B中所示的那些，乘以图62B中指示的值(即，-1，1)，并且相加产生的值，而获得的值。主题像素可以是图62A或者62B所示的任何一个像素。
因为对所有像素进行由等式(7)所表示的计算处理是费时的，所以可以使用下面的近似式(8)和(9)代替等式(7)，以便于处理。
|f(i，j)|≈|fx(i，j)|+|fy(i，j)|…(8)|f(i，j)|≈Max|fx(i，j)|，|fy(i，j)|…(9)在等式(9)中，Max(A，B)表示A和B中的较大值。
已经论述了当左和右像素值、或者上和下像素值被选为相邻像素时的边缘提取方法。做为选择，如图63A和63B所示，可以从主题像素与斜相邻像素的差值中提取边缘部分。在图63A中，主题像素是左下端的像素或者右上端的像素。在图63B中，主题像素是左上端的像素或者右下端的像素。与每个像素值相乘的系数，从上到下和从左到右，如图63A所示为0、1、-1、0，以及如图63B所示为1、0、0、-1。
用于从斜相邻像素之间的像素值差别中提取边缘的滤波器被称为“罗伯兹边缘检测滤波器”(或者简称为“罗伯兹滤波器”)。
当使用罗伯兹滤波器时，对应于上述等式(7)的等式为等式(10)。
|f(i，j)|＝√((f(i，j)-f(i+1，j+1))2+(f(i+1，j)-f(i，j+1))2)…(10)因此，当使用罗伯兹滤波器时，可以依据等式(10)检测边缘。类似地，为了便于在等式(10)中的计算，可以使用以下近似式(11)和(12)代替等式(10)。
|f(i，j)|≈|f(i，j)-f(i+1，j+1)|+|f(i+1，j)-f(i，j+1)…(11)|f(i，j)|≈Max(|fx(i，j)-f(i+1，j+1)|，|f(i+1，j)-f(i，j+1)|)…(12)可以通过上述方法发现边缘。然而严格来说，在等式(1)中的fx(i，j)是找到一阶导数值fx(i+05，j)而不是在坐标(i，j)上的主题像素的一阶导数值。因此，如图64A所示，可以从在水平靠近主题像素(图64A中的中心像素)的像素之间的差值中，以及如图64B所示，从垂直靠近主题像素(在图64B中的中心像素)的像素之间的差值中，发现在主题像素的水平方向和垂直方向的一阶导数值。也就是说，在图64A中，使用了3×3像素滤波器，更精确地说，在水平靠近主题像素的像素之间的差值被用作该主题像素的水平方向的一阶导数。类似地，在图64B中，使用了3×3像素滤波器，更精确地说，在垂直靠近主题像素的像素之间的差值被用作该主题像素的垂直方向的一阶导数。依据通过使用那些滤波器的处理，当发现差值的像素之间距离变大时，可以抑制噪声的影响。
做为选择，如图65A所示，可以为主题像素找到，在位于靠近该主题像素的左上端、左边、和左下端的像素总和和位于靠近该主题像素的右上端、右边、和右下端的像素总和之间的差值，在这样情况下，可以找到在水平方向的平滑一阶导数。在图65A中，各个像素值从上到下和从左到右乘以系数-1、0、1、-1、0、1、-1、0、1，然后相加产生的值。
类似地，如图65B所示，可以为主题像素找到，在位于靠近该主题像素的左上端、上边、和右上端的像素总和和位于靠近该主题像素的右下端、下边、和左下端的像素总和之间的差值，在这样情况下，可以找到在垂直方向的平滑一阶导数。在图65B中，各个像素值从上到下和从左到右乘以系数-1、-1、-1、0、0、0、1、1、1，然后相加产生的值。图65A和65B所示的滤波器被称为“Prewitt边缘检测滤波器”(或者简称为“Prewitt滤波器”)。
做为选择，如图66A所示，可以通过仅仅向水平靠近主题像素的像素的像素值施加权重，来设置系数。也就是说，在图66A中，各个像素值从上到下和从左到右乘以系数-1、0、1、-2、0、2、-1、0、1，然后相加产生的值。
类似地，如图66B所示，可以通过仅仅向垂直靠近主题像素的像素的像素值施加权重，来设置系数。也就是说，在图66B中，各个像素值从上到下和从左到右乘以系数-1、-2、-1、0、0、0、1、2、1，然后相加产生的值。
依据通过使用图66A和66B所示的滤波器的处理，可以向最靠近主题像素的像素的像素值施加大的权重，由此可更精确地检测边缘。图66A和66B所示的滤波器被称为“Sobel边缘检测滤波器”(或者简称为“Sobel滤波器”)。
依据上述边缘检测滤波器的处理，例如，如果诸如图67所示的建筑物图像为输入图像，则如图68的右侧所示的那样，仅仅边缘部分(其中像素值发生改变)以白色显示，而且其它部分以黑色显示。因此，可以生成其中仅仅提取了边缘部分的二值图像。
回到图58的流程图，在步骤S425中，边缘确定单元834确定，形成由边缘提取滤波器处理的图像的每个像素是否可能是边缘，并且向边缘计数器835输出该确定结果。更具体地说，如果由提取的边缘形成的图像是上述二值图像，其中边缘部分的像素值为1且其它部分的像素值为0，则边缘确定单元834确定是否每个像素的像素值为1，并且向边缘计数器835输出该确定结果。
在步骤S426中，边缘计数器835基于从边缘确定单元834输入的确定结果，计数在水平方向或者垂直方向、在该图像每个位置处可能是边缘的像素数量，并且把计数结果输出到DFT单元836。更具体地说，例如在图68右侧所示的、由提取的边缘形成的图像中，当向右水平方向为x而且向下垂直方向为y时，如图68的右下端处所示，计数在每个坐标位置的坐标位置和像素数量(图68中的频率)(具有以白色指示的像素值1的像素数量)，并且把计数结果输出到DFT单元836。
如图68的右下端处所示，因为在边缘所处的x坐标位置(建筑的窗框边缘的x坐标位置)，边缘重复地出现，所以可能是边缘的像素的频率较高。类似地，如图68的左侧所示，因为在边缘所处的y坐标位置(建筑物的窗框边缘的y坐标位置)，边缘重复地出现，所以可能为边缘的像素的频率较高。
结果，图68中示出边缘出现频率相对于每个水平和垂直位置的关系。
在步骤S427中，DFT单元836对可能是边缘的像素出现的频率相对于每个水平和垂直位置的关系执行DFT，并且把变换结果输出到峰值提取单元837。
例如，在图68右下端所示的水平边缘出现频率的关系经受DFT处理，并且然后被变换成为如图69所示、在x方向空间频率和傅里叶系数之间的关系。也就是说，在图69中，水平轴Fx指示x方向的水平空间频率，而且垂直轴P表示作为执行DFT的结果的、傅里叶级数对(实部系数和虚部系数对)的平方和。图69所示的关系通常被称为“能谱”，而且DFT单元836把在图68右下端指示的、在水平方向(x)的边缘出现频率变换为在x方向的能谱。
类似地，在图68左侧所示的垂直边缘出现频率的关系经受DFT处理，并且然后被变换成为如图70所示、在y方向空间频率和傅里叶系数之间的关系。也就是说，在图70中，水平轴Fy表示y方向的水平空间频率，而且垂直轴P表示作为执行DFT的结果的、傅里叶级数对(实部系数和虚部系数对)的平方和。也就是说，DFT单元836把如图68的左侧所示、在垂直(y)方向的边缘出现频率变换为在y方向的能谱。
在步骤S428中，峰值提取单元837在从DFT单元836输入的x和y方向能谱的峰值位置处提取x和y轴方向空间频率，并且把提取的峰值位置的x和y方向空间频率值输出到划分次数确定单元838。
也就是说，当检测到分别如图69和70所示的x方向和y方向能谱时，峰值提取单元837在x方向能谱的峰值处提取x方向空间频率Fx-max，在y方向能谱的峰值处提取y方向空间频率Fy-max，并且把提取的空间频率Fx-max和Fy-max输出到划分次数确定单元838。
在步骤S429中，划分次数确定单元838基于从峰值提取单元837输入的空间频率Fx-max和Fy-max，确定在x和y方向、边缘在图像上出现的边缘周期。因为空间频率是在x和y方向的每个中，每单位长度的边缘出现频率，所以边缘周期是空间频率的倒数，并且指示x方向或者y方向的边缘出现间隔(间隔由像素数量指示)。然后，划分次数确定单元838确定在x和y方向能谱峰值处的空间频率Fx-max和Fy-max的倒数，以便找到x方向边缘出现周期(1/Fx-max)(指示x方向边缘出现间隔的像素数量)和y方向边缘出现周期(1/Fy-max)(指示y方向边缘出现间隔的像素数量)。
在步骤S430中，划分次数确定单元838基于边缘出现周期，确定在x和y方向的图像划分次数，并且向图像划分单元839输出有关确定的x方向的划分次数Dx和y方向的划分次数Dy的信息。也就是说，划分次数确定单元838分别用x方向边缘出现周期(1/Fx-max)和y方向边缘出现周期(1/Fy-max)除包含在有关从图像输入单元831输入的图像尺寸信息中的、x方向像素数量和y方向像素数量，由此确定在x和y方向的划分次数Dx和划分次数Dy。
在步骤S431中，图像划分单元839基于从划分次数确定单元838输入的划分次数Dx和划分次数Dy，划分从图像输入单元831输入的图像，并且向彩色图像输出单元840输出划分的图像。更具体地说，当图67所示的图像是输入图像时，如图71所示，图像划分单元839以由图71中的x轴上方的实线箭头指示的间隔(1/Fx-max)和在由图71中的y轴左侧的虚线箭头指示的间隔(1/Fy-max)，把图像划分成块，并且把划分的块图像输出到彩色图像输出单元840。因此，图像划分单元839把输入图像划分为总数为(Dx×Dy)的、x方向尺寸为(1/Fx-max)和y方向尺寸为(1/Fy-max)的块。
在步骤S432中，彩色图像输出单元840把包含在每个块图像中的所有像素的像素值(亮度值)的平均像素值设置为代表值，并且用该代表值代替包含在该块图像中的所有像素，并且顺序地输出块图像。结果，例如，如图67所示的输入图像被转换为图72所示的马赛克图像。也就是说，图67所示的输入图像被转换成为由总数为Dx×Dy个块形成的低分辨率马赛克图像。
在步骤S433中，图像输入单元831确定是否输入后续图像。如果输入了后续的图像，则处理返回到步骤S421，并且重复后续步骤。也就是说，当连续输入图像时，重复步骤S421到S433。
如果在步骤S433中确定没有输入后续的图像，则完成该处理。
也就是说，图57所示的图像转换器821可以基于输入图像的边缘周期，确定水平方向和垂直方向的划分次数。因此，图像转换器821可以设置马赛克块的尺寸到允许产生的图像可以由人眼识别这样的程度，然后把输入图像转换为具有确定块尺寸的低分辨率图像。
因此，在上述方法中，不需要被处理的图像，例如不需要作为高分辨率图像显示或者存储的图像，可以被转换为可由人眼识别的低分辨率图像。因此，可以在使得低分辨率图像可由人眼识别的同时，减少各种类型处理(例如，传输、显示、和记录)的负载。
在步骤S432中，彩色图像输出单元840把在每个块中的平均值像素值设置为代表值。做为选择，可以设置其它类型的代表值，例如，在每个块中的模式值、中间值、最大和最小值的平均值，或者位于在每个块的形心位置处的像素的像素值都可以被设置为代表值。
依据图57到72所示的结构和处理，边缘增强器832增强输入图像的边缘(图58中的步骤S423)，而且边缘提取单元833提取输入图像的边缘(步骤S424)。由边缘确定单元834发现的水平和垂直方向边缘数量(步骤S425)，由边缘计数器835计数(步骤S426)。DFT单元836通过对计数结果执行DFT处理来生成能谱(步骤S427)，而且峰值提取单元837提取该能谱峰值的空间频率(步骤S428)。划分次数确定单元838基于该空间频率检测输入图像的边缘周期(步骤S429)，并且基于该边缘周期，确定输入图像的划分次数(步骤S430)。图像划分单元839用确定的划分次数，把输入图像划分成为多个块(步骤S431)。彩色图像输出单元840把每个块图像中的所有像素值转换成为预定的像素值(每个块中所有像素的平均像素值)，并且输出产生的块图像。因此，输入图像可以被转换为低分辨率图像，以便它可由人眼识别。
如上所述，从图像转换器821输出的低分辨率马赛克图像数据，可以被输入到图1所示的块形成单元12中。在这种情况下，因为在图13的步骤S54中，具有相似色彩的相邻块被集成在一起，所以图像可以被分成具有期望尺寸的块。也就是说，可以生成块图像。
在上述实施例中，纹理生成器14基于从连续区域提取设备13提供的连续区域数据23，生成纹理数据。然而，代替使用连续区域数据23，可以基于用数字静态照相机拍摄并且输入到纹理生成器14中的马赛克图像，生成纹理数据。
在参考图12到16论述的块形成设备12中，直接输出块图像数据。做为选择，图34所示的文件生成器405可以布置在图12所示的块形成设备12中的相似色彩集成器184之后，以便块图像数据可以作为文件输出。在这种情况下，在块形成设备12中的文件生成器可以执行图42所示的处理，由此基于块图像数据中的重复成分生成文件。
由参考图12到16论述的块形成设备12生成的块图像可以被处理为块格式。做为选择，具有由参考图17到32论述的连续区域提取设备13生成的集成连续区域的块图像，可以被处理为块格式。
代替使用模式值来确定各种元素，可以使用平均值或者中间值。相反地，代替使用平均值确定各种元素，可以使用模式值或者中间值。做为选择，模式值、中间值、和平均值全部都可以用于设置统计代表值。
可以分别把“基本水平方向”和“基本垂直方向”当作是水平方向和垂直方向。
上述系列处理可以由硬件或者软件执行。在这种情况下，图2、7、13、18、20、23、36、42、45、和46所示的处理由图73所示的个人计算机900执行。
在图73中，中央处理单元(CPU)901依据存储在只读存储器(ROM)902中的程序或者从存储单元908载入到随机存取存储器(RAM)903中的程序，执行各种类型的处理。RAM903还储存为由CPU 901执行各种类型处理所必需的数据。
CPU901、ROM902、以及RAM903经由内部总线904彼此相连。内部总线904还连接到输入/输出接口905。
输入/输出接口905连接到包含键盘和鼠标的输入单元906、包含诸如阴极射线管(CRT)或者液晶显示器(LCD)之类的显示器和扬声器的输出单元907、包含硬盘的存储单元908、以及包含调制解调器和终端适配器的通信单元909。通信单元909经由包含电话线或者有线电视(CATV)在内的各种网络执行通信。
如果必要的话，驱动器910连接到输入/输出接口905。诸如磁盘、光盘、磁光盘、或者半导体存储器之类的可移动介质921安装在驱动器910中，而且如果必要的话，从可移动介质921读取的计算机程序被安装到存储单元908中。
如果这一系列处理通过使用软件执行，则从网络或者记录介质安装相应的软件程序。
这个记录介质可以是封装介质，诸如如图73所示、在其中记录该程序的可移动介质921，其被分发用于与个人计算机900分离地向用户提供该程序。做为选择，记录介质可以是在其中记录该程序的ROM902或者包含在存储单元908中的硬盘，其在装入计算机900的同时向该用户提供。
在这个说明书中，形成计算机程序的步骤可以以在该说明书中公开的时间顺序执行，或者可以并行或者单独执行。
在这个说明书中，系统是包含多个装置的整个设备。
本领域技术人员应当理解，在权利要求和它们的等效的范围之内，取决于设计要求及其他因素，可以出现各种修改、组合、子组合以及变化。
相关申请的交叉引用本发明包含与在2004年6月7日向日本专利局提出的日本专利申请JP2004-168836、2004-168837、以及2004-168838有关的主题，这些申请的全部内容通过引用包含在此。
权利要求
1.一种用于处理图像的图像处理系统，包括边缘提取装置，用于从输入图像中提取在基本水平方向和基本垂直方向的至少一个方向中的边缘；模式值计算装置，用于为由边缘提取装置提取的边缘的所有可能边缘对组合，计算在基本水平方向或者基本垂直方向中、在图像上两个边缘之间的间隔的模式值；重复周期计算装置，用于检测具有由模式值计算装置计算的间隔的模式值的一组边缘对的连接部分，夹在具有彼此连续靠近的模式值的边缘对的两个边缘之间的区域，以及用于计算具有该连接部分的边缘对的两个边缘的间隔的统计代表值，作为提取边缘的重复周期；图像划分装置，用于在边缘重复出现的方向中，用提取边缘的重复周期划分输入图像，以便生成多个第一种块，其中第一种块是从输入图像中划分出来的小区域，并且用于为相应的第一种块设置多个第一种块中每一个的统计代表色彩；块集成装置，用于在通过由图像划分装置划分输入图像生成的多个第一种块当中，将其色差在预定范围之内的多个相邻第一种块链接成为第二种块，并且用于为该第二种块的色彩设置该连接了的第一种块的统计代表色彩，以便把多个第一种块集成为第二种块；区域生成装置，用于在基本水平方向或者基本垂直方向上，用通过由块集成装置集成多个第一种块而生成的第二种块的边界划分输入图像，以便生成用于代替色彩的多个区域；区域代替装置，用于在由区域生成装置生成的多个区域当中，用具有预定统计代表色彩的最大比例的区域代替其它区域的色彩；区域提取装置，用于在由区域代替装置代替的区域当中，提取具有预定或者更大尺寸的区域；重复成分提取装置，用于在包含由区域提取装置提取的区域的图像中，提取作为重复出现的相似成分的重复成分；重复成分位置调整装置，用于通过在屏幕上以规则的间隔、平均地定位由重复成分提取装置提取的重复成分，来调整重复成分的位置；区域内插装置，用于把没有重复成分的图像的代表值内插到某些区域中，这些区域形成其中不调整重复成分的位置的图像；特征信息生成装置，用于生成表示位于由区域内插装置内插的图像中的重复成分、以及这些重复成分的位置特征的特征信息；获取装置，用于获取由特征信息生成装置生成的特征信息；以及再现装置，用于基于由获取装置获取的特征信息来再现图像。
2.一种用于处理图像的图像处理设备，包括重复成分提取装置，用于从该图像中提取在图像中重复出现的相似成分的重复成分；重复成分位置调整装置，用于通过在屏幕上以规则间隔平均地定位由重复成分提取装置提取的重复成分，来调整重复成分的位置；区域内插装置，用于把没有重复成分的图像代表值内插到某些区域中，这些区域形成其中不调整重复成分的位置的图像；以及特征信息生成装置，用于生成表示在由区域内插装置内插的图像中的重复成分、以及这些重复成分的位置特征的特征信息。
3.如权利要求2所述的图像处理设备，其中重复成分位置调整装置调整在图像上的重复成分的位置，使得使重复成分出现在屏幕上的间隔是相等的。
4.如权利要求2所述的图像处理设备，其中特征信息生成装置生成，有关重复成分出现的位置的信息，有关在垂直于重复成分重复的方向的方向中的长度信息，有关重复成分的重复次数的信息，有关重复成分出现的间隔的信息，以及有关形成这些重复成分、是该图像的部分图像的块的信息，作为特征信息。
5.如权利要求2所述的图像处理设备，进一步包括边缘提取装置，用于从输入图像中提取在基本水平方向和基本垂直方向中的至少一个方向中的边缘；模式值计算装置，用于为由边缘提取装置提取的边缘的所有可能边缘对组合，计算在基本水平方向或者基本垂直方向中、在图像上两个边缘之间的间隔的模式值；重复周期计算装置，用于检测具有由模式值计算装置计算的间隔的模式值的一组边缘对的连接部分，夹在具有彼此连续靠近的模式值的边缘对的两个边缘之间的区域，以及用于计算具有该连接部分的边缘对的两个边缘的间隔的统计代表值，作为提取边缘的重复周期；图像划分装置，用于在边缘重复出现的方向中，用提取边缘的重复周期划分输入图像，以便生成多个第一种块，其中第一种块是从输入图像中划分出来的小区域，并且用于为相应的第一种块设置多个第一种块中每一个的统计代表色彩；块集成装置，用于在通过由图像划分装置划分输入图像生成的多个第一种块当中，将其色差在预定范围之内的多个相邻第一种块链接成为第二种块，并且用于为该第二种块的色彩设置该连接了的第一种块的统计代表色彩，以便把多个第一种块集成为第二种块；区域生成装置，用于在基本水平方向或者基本垂直方向上，用通过由块集成装置集成多个第一种块生成的第二种块的边界，划分输入图像，以便生成用于代替色彩的多个区域；区域代替装置，用于在由区域生成装置生成的多个区域当中，用具有预定统计代表色彩的最大比例的区域代替其它区域的色彩；以及区域提取装置，用于在由区域代替装置代替的区域当中提取具有预定或者更大尺寸的区域，其中重复成分提取装置从包含由区域提取装置提取的、具有预定或者更大尺寸的区域的图像中，提取重复成分。
6.一种用于处理图像的图像处理设备的图像处理方法，包含步骤从图像中提取作为该图像中重复出现的相似成分的重复成分；通过在屏幕上以规则间隔平均地定位通过提取步骤提取的重复成分，调整重复成分的位置；把没有重复成分的图像的代表值内插到某些区域中，这些区域形成其中不调整重复成分的位置的图像；以及以及生成指示位于由内插步骤内插的图像中的重复成分、以及这些重复成分的位置特征的特征信息。
7.一种用于处理图像、允许计算机执行以下处理的程序，其中所述处理包含步骤从图像中提取作为该图像中重复出现的相似成分的重复成分；通过在屏幕上以规则间隔平均地定位通过提取步骤提取的重复成分，调整重复成分的位置；把没有重复成分的图像的代表值内插到某些区域中，这些区域形成其中不调整重复成分的位置的图像；以及生成指示位于由内插步骤内插的图像中的重复成分、以及这些重复成分的位置特征的特征信息。
8.一种用于处理图像的图像处理设备，包含获取装置，用于获取表示作为该图像中重复出现的相似图像成分的重复成分、以及这些重复成分的位置特征的特征信息；以及再现装置，用于基于由获取装置获取的特征信息再现图像。
9.如权利要求8所述的图像处理设备，其中特征信息包含有关重复成分出现的位置的信息，有关在垂直于重复成分被重复的方向的方向中的长度的信息，有关重复成分的重复次数的信息，有关重复成分出现的间隔的信息，以及有关形成这些重复成分、是该图像的部分图像的块的信息。
10.一种用于处理图像的图像处理设备的图像处理方法，包含步骤控制获取特征信息，所述特征信息表示作为该图像中重复出现的相似图像成分的重复成分、以及这些重复成分的位置特征；以及基于由获取控制步骤获取的特征信息，再现图像。
11.一种用于处理图像、允许计算机执行以下处理的程序，其中所述处理包含步骤控制获取特征信息，所述特征信息表示作为该图像中重复出现的相似图像成分的重复成分、以及这些重复成分的位置特征；以及基于由获取控制步骤获取的特征信息，再现图像。
12.一种用于处理图像的图像处理设备，包含边缘提取装置，用于从输入图像中提取在基本水平方向和基本垂直方向中的至少一个方向的边缘；模式值计算装置，用于为由边缘提取装置提取的边缘的所有可能边缘对组合，计算在基本水平方向或者基本垂直方向中、在图像上两个边缘之间的间隔的模式值；以及重复周期计算装置，用于检测具有由模式值计算装置计算的间隔的模式值的一组边缘对的连接部分，夹在具有彼此连续靠近的模式值的边缘对的两个边缘之间的区域，以及用于计算具有该连接部分的边缘对的两个边缘的间隔的统计代表值，作为提取边缘的重复周期。
13.如权利要求12所述的图像处理设备，其中，重复周期计算装置检测包含其间隔在模式值周围预定范围内的两个边缘的一组边缘对的连接部分，彼此连续靠近、夹在边缘对的两个边缘之间的区域。
14.一种用于处理图像的图像处理设备的图像处理方法，包含步骤从输入图像中提取在基本水平方向和基本垂直方向的至少一个方向的边缘；为通过提取步骤提取的边缘的所有可能边缘对组合，计算在基本水平方向或者基本垂直方向中、在图像上两个边缘之间的间隔的模式值；以及检测具有通过计算步骤计算的间隔的模式值的一组边缘对的连接部分，夹在具有连续彼此靠近的模式值的边缘对的两个边缘之间的区域，以及用于计算具有连接部分的边缘对的两个边缘的间隔的统计代表值，作为提取边缘的重复周期。
15.一种用于处理图像、允许计算机执行以下处理的程序，其中所述处理包含步骤从输入图像中提取基本水平方向和基本垂直方向的至少一个方向的边缘；为通过提取步骤提取的边缘的所有可能边缘对组合，计算在基本水平方向或者基本垂直方向上、在图像上的两个边缘之间的间隔的模式值；以及检测具有通过计算步骤计算的间隔的模式值的一组边缘对的连接部分，夹在具有连续彼此靠近的模式值的边缘对的两个边缘之间的区域，以及用于计算具有连接部分的边缘对中两个边缘的间隔的统计代表值，作为提取边缘的重复周期。
16.一种用于处理输入图像的图像处理设备，包含图像划分装置，用于通过在边缘重复出现的方向中的边缘的重复周期，划分其中在基本水平方向和基本垂直方向的一个中以预定间隔重复出现的多个边缘的输入图像，以便生成多个第一种块，其中第一种块是从输入图像中划分出来的小区域，并且用于为相应的第一种块设置多个第一种块中的每一个的统计代表色彩；以及块集成装置，用于在通过由图像划分装置划分输入图像生成的多个第一种块当中，将其色差在预定范围之内的多个相邻第一种块链接成为第二种块，并且用于为该第二种块的色彩设置该连接了的第一种块的统计代表色彩，以便把多个第一种块集成到第二种块中。
17.如权利要求16所述的图像处理设备，进一步包含区域生成装置，用于在基本水平方向或者基本垂直方向上，用通过由块集成装置集成多个第一种块生成的第二种块的边界，划分输入图像，以便生成用于代替色彩的多个区域。
18.如权利要求17所述的图像处理设备，进一步包含区域代替装置，用于在由区域生成装置生成的多个区域当中，用具有预定统计代表色彩的最大比例的区域，代替其它区域的色彩；以及区域提取装置，用于在由区域代替装置代替的区域当中，提取具有预定或者更大尺寸的区域。
19.一种用于处理输入图像的图像处理设备的图像处理方法，包含步骤用在边缘重复出现的方向中的边缘的重复周期，划分其中在基本水平方向和基本垂直方向的一个中、以预定间隔重复出现多个边缘的输入图像，以便生成多个第一种块，其中第一种块是从输入图像中划分出来的小区域，并且用于为相应的第一种块设置多个第一种块的每一块的统计代表色彩；以及在由划分步骤生成的多个第一种块当中，将其色差在预定范围之内的多个相邻第一种块链接形成第二种块，并且用于为该第二种块的色彩设置该连接了的第一种块的统计代表色彩，以便把多个第一种块集成到第二种块中。
20.一种允许计算机执行图像处理的程序，包含步骤用在边缘重复出现的方向中的边缘的重复周期，划分其中在基本水平方向和基本垂直方向的一个中、以预定间隔重复出现多个边缘的输入图像，以便生成多个第一种块，其中第一种块是从输入图像中划分出来的小区域，并且用于为相应的第一种块设置多个第一种块的每一块的统计代表色彩；以及在多个由划分步骤生成的第一种块当中，将其色差在预定范围之内的多个相邻第一种块链接形成第二种块，并且用于为该第二种块的色彩设置该连接了的第一种块的统计代表色彩，以便把多个第一种块集成到第二种块中。
21.一种用于处理图像的图像处理系统，包含边缘提取单元，用于从输入图像中提取在基本水平方向和基本垂直方向的至少一个方向的边缘；模式值计算器，用于为由边缘提取单元提取的边缘的所有可能边缘对组合，计算在基本水平方向或者基本垂直方向中、在图像上两个边缘之间的间隔的模式值；重复周期计算器，检测具有通过模式值计算器计算的间隔的模式值的一组边缘对的连接部分，夹在具有彼此连续靠近的模式值的边缘对的两个边缘之间的区域，以及计算具有连接部分的边缘对的两个边缘的间隔的统计代表值，作为提取边缘的重复周期；图像划分单元，在边缘重复出现的方向中，用提取边缘的重复周期划分输入图像，以便生成多个第一种块，其中第一种块是从输入图像中划分出来的小区域，并且为相应的第一种块设置多个第一种块中每一个的统计代表色彩；块集成器，在通过由图像划分单元划分输入图像生成的多个第一种块当中，将其色差在预定范围之内的多个相邻第一种块链接成为第二种块，并且为该第二种块的色彩设置该连接了的第一种块的统计代表色彩，以便把多个第一种块集成到第二种块中；区域生成器，在基本水平方向或者基本垂直方向上，用由块集成器集成多个第一种块生成的第二种块的边界划分输入图像，以便生成用于代替色彩的多个区域；区域代替单元，在由区域生成器生成的多个区域当中，用具有预定统计代表色彩的最大比例的区域，代替其它区域的色彩；区域提取单元，在由区域代替单元代替的区域当中，提取具有预定或者更大尺寸的区域；重复成分提取单元，在包含由区域提取单元提取的区域的图像中，提取作为重复出现的相似成分的重复成分；重复成分位置调整单元，通过在屏幕上以规则间隔、平均地定位由重复成分提取单元提取的重复成分，调整重复成分的位置；区域内插器，把没有重复成分的图像的代表值内插到某些区域中，这些区域形成其中不调整重复成分的位置的图像；特征信息生成器，生成特征信息，所述特征信息表示位于由区域内插器内插的图像中的重复成分、以及这些重复成分的位置特征；获取单元，获取由特征信息生成器生成的特征信息；以及再现单元，基于由获取单元获取的特征信息，再现图像。
22.一种用于处理图像的图像处理设备，包含重复成分提取单元，从图像中提取作为在该图像中重复出现的相似成分的重复成分；重复成分位置调整单元，通过在屏幕上以规则间隔、平均地定位由重复成分提取单元提取的重复成分，调整重复成分的位置；区域内插器，把没有重复成分的图像的代表值内插到某些区域中，这些区域形成其中不调整重复成分的位置的图像；以及特征信息生成器，生成特征信息，所述特征信息表示由区域内插器内插的图像中的重复成分、以及这些重复成分的位置特征。
23.一种用于处理图像的图像处理设备，包含边缘提取单元，从输入图像中提取在基本水平方向和基本垂直方向中的至少一个方向的边缘；模式值计算器，为由边缘提取单元提取的边缘的所有可能边缘对组合，计算在基本水平方向或者基本垂直方向上、在图像上两个边缘之间的间隔的模式值；以及重复周期计算器，检测具有通过模式值计算器计算的间隔的模式值的一组边缘对的连接部分，夹在具有彼此连续靠近的模式值的边缘对的两个边缘之间的区域，以及计算具有连接部分的边缘对的两个边缘的间隔的统计代表值，作为提取边缘的重复周期。
24.一种用于处理输入图像的图像处理设备，包含图像划分单元，用在边缘重复出现的方向中的边缘的重复周期，划分其中在基本水平方向和基本垂直方向的一个中、以预定间隔重复出现多个边缘的输入图像，以便生成多个第一种块，其中第一种块是从输入图像中划分出来的小区域，并且为相应的第一种块设置多个第一种块的每一个的统计代表色彩；以及块集成器，在通过由图像划分单元划分输入图像生成的多个第一种块当中，将其色差在预定范围之内的多个相邻第一种块链接成为第二种块，并且为该第二种块的色彩设置该连接了的第一种块的统计代表色彩，以便把多个第一种块集成到第二种块中。
全文摘要
用于处理图像的图像处理装置包含下列元件。重复成分提取单元，从图像中提取作为该图像中重复出现的相似成分的重复成分。重复成分位置调整单元，通过在屏幕上以规则的间隔、平均地定位由重复成分提取单元提取的重复成分，调整重复成分的位置。区域内插器，把没有重复成分的图像的代表值内插到某些区域中，这些区域形成其中不调整重复成分的位置的图像。特征信息生成器，生成特征信息，所述特征信息表示由区域内插器内插的图像中的重复成分、以及这些重复成分的位置特征。
文档编号H04N1/387GK1707520SQ20051007640
公开日2005年12月14日 申请日期2005年6月7日 优先权日2004年6月7日
发明者浦野泉, 香田夏雄 申请人:索尼株式会社